Korelasyon katsayısı - karakteristik korelasyon modeli

Korelasyon modeli (CM) - verimli gösterge, bir ya da daha fazla göstergelerin bağlı olarak miktarı olan bir matematiksel denklem, alımını sağlayan bir hesaplama programı.

yx = ao + a1h1

burada: Y - performans göstergeleri, X faktörü bağlı olarak;

X - işaret faktörü;

a1 - y etkileyen tüm diğer faktörler değişmediği taktirde, tek faktör x değiştirirken verimli gösterge ne kadar değişim gösteren, KM parametre;

faktör değişken x dışında y etkin endeksi diğer faktörlerin etkisini gösterir AO CM parametre

Ne zaman seçme etkili göstergeler ve faktör modelleri dikkate nedensellik zincirinde performans göstergeleri performans faktörü daha yüksek seviyede duruyor gerçeğini almalıdır.

korelasyon modelini Özellikleri

korelasyon modeli parametreleri hesaplanmış korelasyon katsayısı hesapladıktan sonra.

p - basit korelasyon katsayısı, -1 ≤ r ≤ 1, bu etki faktörü puanı şiddeti ve yönü göstergesi gösterir. 0, yakın ilişki güçlü 1'e yakın bağ zayıftır. ters - korelasyon katsayısı pozitif ise negatif ise, o zaman bağlantı, düzdür.

Korelasyon katsayısı formül: pxy = (x-x * 1 / y) / * ab ha

ha = hh2- (x) 2; ab = y2 (y) 2

Eğer CM doğrusal çok faktörlü, formuna sahip:

yx = ao + a1h1 a2x2 + + ... + anx

o zaman birden korelasyon katsayısı hesaplandı.

0 ≤ P ≤ 1 ve tüm birlikte alındığında faktör skoru göstergeleri etkisinin gücünü gösterir.

P = 1- ((il-il) 2 / (yi -usr) 2)

Burada: ah - verimli göstergesi - hesaplanan değer;

il - gerçek değeri;

usr- gerçek değeri, ortalama.

Bunun yerine x1, x2 korelasyon modelini ikame edilmesi ile elde edilen tahmini değer yi vb gerçek değerler.

tek ve çok değişkenli modeller için doğrusal olmayan korelasyon oranı hesaplanır:

-1 ≤ m ≤ 1;

0 ≤ m ≤ 1

İnanılmaktadır ki, etkili ve faktörlü göstergelerin modele dahil ilişkisi, zayıf ise aralık 0-0.3 bağlama katsayısı (m) sıkılığı; 0,3-0,7 eğer - ilişkinin yakınlık - ortalama; güçlü bir bağ - Yukarıdaki 0.7-1.

Korelasyon katsayısı (buhar) r, korelasyon katsayısı (çoklu), R için, korelasyon oranı m - olasılık değeri, önemine bağlı olarak katsayıları için hesaplanan (tablo ile tanımlanmıştır). Bu katsayılar onların masa değerinden fazla ise, bağlantı katsayılarının yakınlık temel nedenleridir. tablo değerlerinden daha veya kendi kendine bağlama katsayısı ise daha küçük zorunluluk gerginlik kavrama katsayıları az 0.7 ise, modelin anlamlı sonucu etkiler tüm faktöryel parametreleri içermez.

determinasyon katsayısı model parametreleri sonucun oluşumunu belirleyen dahil yüzde faktörünü göstermektedir.

D = P2 *% 100

D = p2 *% 100

D = m2 *% 100

determinasyon katsayısı 50'den büyükse, o zaman modeli yeterince az 50 ise, geri inşaatın ilk aşamasında gitmek ve modelde eklenmek üzere seçim faktörü göstergelerini gözden geçirmek gereklidir, çalışmanın altında işlem açıklanmaktadır.

Fisher Fisher faktörü veya ölçüt, bir bütün olarak bir model etkinliğini karakterize etmektedir. Hesaplanan oran masanın büyükse, inşa modeli gelecek çözüm analizi yanı sıra planlama göstergeler için uygundur. Kabaca tablo değeri = 1.5. hesaplanan değer tablosunun azsa, önce sonucu etkileyen önemli faktörlerden dahil bir model, inşa etmeliyiz. Genel model verimine ek olarak önemli ölçüde, her gerileme katsayısı etkiler. Bu oranın hesaplanan değeri genlik tabloda aşılırsa, regresyon katsayısı hesaplanan katsayısı örnek hesaplamalar kaldırılır olan daha az, daha sonra faktör parametresi yeniden başlar ise önemli olmakla birlikte, bu faktör olmayan.