Korelacijski koeficient - značilnost korelacijskega modela

Korelacijski model (CM) je računski program, ki zagotavlja matematično enačbo, v kateri je učinkovit kazalnik kvantificiran glede na enega ali več kazalnikov.

yx = a0 + a1x1

kjer: y - rezultirajoči kazalnik, odvisno od faktorja x;

x je faktorska značilnost;

a1 je CM-parameter, ki prikazuje, koliko se bo spremenjeni učinek y spremenil, ko se faktor x spremeni za enega, če v tem primeru ostanejo vsi ostali dejavniki, ki vplivajo na y, nespremenjeni;

ao je parameter CM, ki prikazuje vpliv vseh drugih dejavnikov na rezultantni eksponent y, razen faktorskega znaka x

Pri izbiri učinkovitih in faktorskih kazalnikov modela je treba upoštevati, da je posledični kazalec v verigi vzročno-posledičnih razmerij na višji ravni kot faktorski kazalci.

Značilnosti korelacijskega modela

Po izračunu parametrov korelacijskega modela se izračuna korelacijski koeficient.

p je koeficient korelacije par, -1 le le-1 prikazuje moč in smer faktorja vpliva na rezultanta. Bliže 1, večja je povezava, čim bližje 0, večja je povezava. Če korelacijski koeficient ima pozitivno vrednost, je povezava neposredna, če je negativen inverzen.

Korekcijski koeficient s formulo: pxy = (xy-x * 1 / y) / ex * yy

ex = xx2- (x) 2 -yy = y2- (y) 2

Če je CM linearni večfaktor, ki ima obliko:

yx = a0 + a1x1 + a2x2 + ayip - + anxn

potem se za to izračuna več koeficient korelacije.

0 le-r le-1 in prikazuje moč vpliva vseh dejavnikov faktorja na rezultat.

P = 1- ((yx-yu) 2 / (yu-oo) 2)

Kjer: uh - kazalnik rezultatov - izračunana vrednost;

yi - dejanska vrednost;

dejanska vrednost, povprečna.

Izračunana vrednost yx dobimo kot rezultat substitucije v korelacijskem modelu za x1, x2 itd. njihove dejanske vrednosti.

Za enofaktorne in večfaktorske nelinearne modele se izračuna korelacijsko razmerje:

-1 Lem le-1;

0 Lem le-1

Menijo, da je razmerje med učinkovito in v modelu faktorske kazalcev šibkih, če tesnost koeficienta spenjanje (m) v območju 0,3-0,7 0-0,3- če - tesnost povezava - srednyaya- zgoraj 0.7-1 - Povezava je močna.

Ker korelacijskim koeficientom (para) r, korelacijski koeficient (multipla) R, razmerje korelacija m - verjetnost vrednost, ki je izračunana za koeficientov pomenu (definirano v tabelah). Če so ti koeficienti večji od njihove tabelarne vrednosti, so koeficienti tesnosti povezave pomembni vzroki. Če sklopke koeficienti so bistvenosti zategnjenost manjša od namiznih vrednosti, ali če samo za vleko koeficienta je manj kot 0,7, model ne vključuje vseh fakulteto parametre, ki bistveno vplivajo na rezultat.

Koeficient določanja jasno kaže, kako odstotki, vključeni v model, določajo nastanek rezultata.

D = P2 * 100%

D = p2 * 100%

D = m2 * 100%

Če je koeficient določanja večji od 50, potem model ustrezno opisuje proces, v okviru študije, če je manj kot 50, je treba iti nazaj v prvi fazi gradnje, in da popravi kazalnike za izbiro faktorja za vključitev v model.

Koeficient Fisher ali kriterij Fisher označujeta učinkovitost modela kot celote. Če je izračunano razmerje večje od tabele je zgrajen model je primeren za analizo, kot tudi kazalniki načrtovanja za prihodnje reševanje. Približno vrednost tabele = 1,5. Če je ocenjena vrednost manjša od tabelirane vrednosti, je treba najprej zgraditi model, vključno s faktorji, ki pomembno vplivajo na rezultat. Poleg učinkovitosti modela kot celote, vsak regresijski koeficient vpliva na materialnost. Če je izračunana vrednost tega razmerja v magnitude tabeli presežena, regresijski koeficient je pomembno, če je manjša, potem je parameter dejavnik, za katerega so izračunani koeficient odstrani iz izračunov vzorčnih začeti znova, vendar brez tega dejavnika.