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Il coefficiente di correlazione – caratteristico modello di correlazione

modello di correlazione (CM) – un programma di calcolo che fornisce la ricezione di un'equazione matematica, in cui l'indicatore produttiva quantificato seconda uno o più indicatori.

yx = ao + a1h1

dove: y – indicatori di prestazioni, a seconda del fattore x;

x – fattore di segno;

a1 – parametro KM, mostrando quanto variazione dell'indicatore produttivi quando cambia fattore x per uno, se tutti gli altri fattori che influenzano la y rimangono invariate;

AO CM parametro che mostra l'effetto di tutti gli altri fattori sull'indice effettiva di y, diverso fattore variabile x

Quando si sceglie indicatori efficaci e modelli fattore deve tener conto del fatto che gli indicatori di performance della catena di causalità sorge su un livello superiore a quello del fattore di prestazioni.

Caratteristiche modello di correlazione

Dopo aver calcolato il coefficiente di correlazione parametri del modello di correlazione calcolato.

p – coefficiente di correlazione semplice, -1 ≤ r ≤ 1, mostra l'indicatore forza e la direzione del punteggio fattore di impatto. Il più vicino a 1, più forte è il rapporto, il più vicino a 0, il legame è più debole. Se il coefficiente di correlazione è positiva, allora la connessione è rettilineo, se negativo – invertito.

La formula coefficiente di correlazione: Pxy = (x-x * 1 / y) / * eu eh

eh = hh2- (x) 2; eu = y2 (y) 2

Se lineare CM multifattoriale, avente la forma:

yx = ao + a1h1 a2x2 + + … + ANX

quindi è stata calcolata multipla coefficiente di correlazione.

0 ≤ P ≤ 1, e mostra l'intensità dell'effetto di tutti gli indicatori di punteggio fattore presi insieme.

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

Dove: uh – Indicatore produttivo – valore calcolato;

yi – il valore effettivo;

usr- valore reale, medio.

yi valore stimato ottenuto sostituendo il modello di correlazione anziché x1, x2 eccetera i loro valori reali.

Per i modelli univariati e multivariati rapporto correlazione lineare si calcola:

-1 ≤ m ≤ 1;

0 ≤ m ≤ 1

Si ritiene che il rapporto tra efficace e compreso nel modello di indicatori fattoriali debole, se la tenuta del coefficiente di accoppiamento (m) nell'intervallo 0-0,3; se 0,3-0,7 – la vicinanza del rapporto – la media; 0,7-1 sopra – un forte legame.

Poiché il coefficiente di correlazione (vapore) r, il coefficiente di correlazione (multipla) R, rapporto di correlazione m – valore di probabilità, che viene calcolato per i coefficienti del loro significato (definito da tabelle). Se questi coefficienti sono più di loro valore di tabella, la vicinanza dei coefficienti di connessione sono cause essenziali. Se i coefficienti di accoppiamento essenzialità tenuta inferiori a valori tabellari o se coefficiente di accoppiamento sé è inferiore a 0,7, il modello non include tutti i parametri fattoriali che influenzano significativamente il risultato.

Il coefficiente di determinazione illustra il fattore percentuale compresa nei parametri del modello determinano la formazione del risultato.

D = P2 * 100%

D = p2 * 100%

D = m 2 * 100%

Se il coefficiente di determinazione è maggiore di 50, allora il modello descrive adeguatamente il processo in esame, se meno di 50, è necessario ritornare alla prima fase di costruzione, e per rivedere gli indicatori fattore di selezione per l'inclusione nel modello.

Fisher Fisher fattore o criterio caratterizza l'efficienza del modello nel suo complesso. Se il rapporto calcolato è superiore al tavolo, il modello costruito è adatto per l'analisi così come gli indicatori di pianificazione per l'insediamento futuro. Approssimativamente valore della tabella = 1,5. Se il valore calcolato è inferiore al tavolo, è necessario innanzitutto costruire un modello, compresi i fattori significativi che influenzano il risultato. Oltre alla efficienza del modello complessivo di incidere significativamente ciascun coefficiente di regressione. Se il valore calcolato di tale rapporto supera nella tabella grandezza, il coefficiente di regressione è significativo se inferiore, allora il parametro fattore, per cui il coefficiente calcolato vengono rimossi dai calcoli campione ricominciare, ma senza questo fattore.