Hệ số tương quan - mô hình tương quan đặc trưng

mô hình tương quan (CM) - một chương trình tính toán rằng cung cấp lễ tân của một phương trình toán học, trong đó chỉ số hiệu quả định lượng tùy thuộc vào một hoặc nhiều chỉ số.

yx = ao + a1h1

Trong đó: y - chỉ số hoạt động, tùy thuộc vào yếu tố x;

x - yếu tố dấu hiệu;

a1 - Thông số KM, cho thấy sự thay đổi bao nhiêu trong chỉ số năng suất cao khi thay đổi yếu tố x người một, nếu tất cả các yếu tố khác ảnh hưởng đến y vẫn không thay đổi;

AO CM tham số trong đó cho thấy ảnh hưởng của tất cả các yếu tố khác về chỉ số hiệu quả của y, trừ biến yếu tố x

Khi chọn các chỉ số hiệu quả và các mô hình nhân tố phải tính đến một thực tế là chỉ số hoạt động trong chuỗi nhân quả đứng trên một mức độ cao hơn so với các yếu tố hiệu suất.

Đặc điểm mô hình tương quan

Sau khi tính hệ số tương quan các thông số mô hình tương quan tính toán.

p - hệ số tương quan đơn giản, -1 ≤ r ≤ 1, nó cho thấy các chỉ số sức mạnh và hướng về điểm yếu tố tác động. Càng gần đến 1, mạnh mẽ hơn các mối quan hệ, gần gũi hơn với 0, trái phiếu là yếu. Nếu hệ số tương quan là tích cực, sau đó kết nối được thẳng, nếu tiêu cực - đảo ngược.

Hệ số tương quan công thức: pxy = (x-x * 1 / y) / * eu eh

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

Nếu CM tuyến tính đa yếu tố, có dạng:

yx = ao + a1h1 a2x2 + + ... + ANX

sau đó nó đã được tính toán nhiều hệ số tương quan.

0 ≤ P ≤ 1, và cho thấy sức mạnh của ảnh hưởng của tất cả các chỉ số yếu tố được thực hiện với nhau.

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

Trong đó: uh - năng suất cao chỉ số - Giá trị tính toán;

yi - giá trị thực tế;

giá trị thực tế usr-, trung bình.

yi giá trị ước tính thu được bằng cách thay thế các mô hình tương quan thay vì x1, x2 vv giá trị thực tế của họ.

Đối với mô hình đơn biến và đa biến tỷ lệ phi tuyến tính tương quan sẽ:

-1 ≤ m ≤ 1;

0 ≤ m ≤ 1

Người ta tin rằng mối quan hệ giữa hiệu quả và đưa vào mô hình của các chỉ số thừa yếu, nếu độ kín của hệ số khớp nối (m) trong khoảng 0-0,3; nếu 0,3-0,7 - sự gần gũi của mối quan hệ - mức trung bình; 0,7-1 trên - một liên kết mạnh mẽ.

Kể từ khi hệ số tương quan (hơi) r, hệ số tương quan (nhiều) R, tỷ lệ tương quan m - giá trị xác suất, mà được tính cho các hệ số có ý nghĩa của họ (được xác định bởi bảng). Nếu các hệ số này là hơn giá trị bảng của họ, sự gần gũi của các hệ số kết nối là nguyên nhân quan trọng. Nếu các hệ số khớp nối thiết yếu kín nhỏ hơn giá trị bảng hoặc nếu hệ số tự khớp nối nhỏ hơn 0,7, mô hình không bao gồm tất cả các thông số thừa đó ảnh hưởng đáng kể kết quả.

Hệ số xác định cho thấy yếu tố tỷ lệ bao gồm trong các thông số mô hình xác định sự hình thành của kết quả.

D = P2 * 100%

D = p2 * 100%

D = m 2 * 100%

Nếu hệ số xác định là lớn hơn 50, sau đó mô hình mô tả đầy đủ quá trình nghiên cứu, nếu dưới 50, nó là cần thiết để quay trở lại giai đoạn đầu của xây dựng và rà soát lại các chỉ số yếu tố lựa chọn để đưa vào mô hình.

Fisher Fisher yếu tố hoặc tiêu chí đặc trưng cho hiệu quả của mô hình như một toàn thể. Nếu tỷ lệ tính toán lớn hơn bàn, mô hình được xây dựng phù hợp cho phân tích cũng như các chỉ số về lập kế hoạch cho việc giải quyết trong tương lai. Khoảng giá trị bảng = 1,5. Nếu giá trị tính toán nhỏ hơn bàn, trước tiên bạn phải xây dựng một mô hình, trong đó có yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến kết quả. Bên cạnh những hiệu quả của mô hình tổng thể để ảnh hưởng đáng kể mỗi hệ số hồi quy. Nếu giá trị tính toán tỷ lệ này vượt quá trong bảng cường độ, hệ số hồi quy có ý nghĩa nếu ít hơn, sau đó tham số yếu tố, trong đó các hệ số tính toán được đưa ra khỏi tính toán mẫu bắt đầu một lần nữa, nhưng không có yếu tố này.