Koeficijent korelacije - karakteristika korelacionog modela

Korelacijski model (CM) je računarski program koji daje matematičku jednačinu u kojoj se efektivni indikator kvantifikuje u zavisnosti od jednog ili više indikatora.

Yx = a0 + a1x1

Gdje: y - rezultujući indikator, zavisno od faktora x;

X je faktorska karakteristika;

A1 je CM parametar koji pokazuje koliko će se rezultirajući eksponat y promeniti s obzirom da se faktor x mijenja za jedan, ako u ovom slučaju svi ostali faktori koji utječu na y ostaju nepromijenjeni;

Ao je CM parametar, koji pokazuje uticaj svih drugih faktora na rezultantni eksponent y, osim faktora znak x

Prilikom izbora efektivnih i faktorskih parametara modela, potrebno je uzeti u obzir da je rezultujući indikator u lancu uzročno-efektnih odnosa na višem nivou od faktorskih indeksa.

Karakteristike korelacionog modela

Nakon izračunavanja parametara korelacionog modela izračunava se koeficijent korelacije.

P je koeficijent paralelne korelacije, -1 ≤ p ≤ 1, pokazuje jačinu i pravac uticaja faktora faktora na rezultanta. Što je bliže 1, jača je veza, što je bliže 0, jača je veza. Ako koeficijent korelacije ima pozitivnu vrednost, onda je veza direktna, ako je negativan inverzan.

Koeficijent korelacije formule: pxy = (xy-x * 1 / y) / ex * ey

Ex = xx2- (x) 2; Yy = y2- (y) 2

Ako je CM linearni multifaktor, koji ima oblik:

Yx = a0 + a1x1 + a2x2 + ... + anxn

Zatim se izračunava koeficijent višestruke korelacije.

0 ≤ R ≤ 1 i pokazuje jačinu uticaja svih faktora faktora zajedno na rezultantu.

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

Gdje: yh - rezultujući indikator - izračunata vrednost;

Yi - stvarna vrednost;

Stvarna vrednost, prosek.

Obračunata vrednost yx se dobija kao rezultat zamene u korelacionom modelu za x1, x2 I tako dalje. Njihove stvarne vrednosti.

Za one-faktorske i višefaktorske nelinearne modele izračunava se odnos korelacije:

-1 ≤ m ≤ 1;

0 ≤ m ≤ 1

Smatra se da je odnos između produktivnog faktora i faktorskih faktora koji su uključeni u model slabi ako je vrednost odnosa zategnutosti komunikacije (m) u opsegu od 0-0,3; Ako je 0,3-0,7 - neizvesnost veze je prosečna; Iznad 0.7-1 - veza je jaka.

Pošto koeficijent korelacije (uparen) p, koeficijent korelacije (višestruki) P, odnos korelacije m je verovatnoističan, onda se za njih izračunavaju koeficijenti njihovog značaja (određeni iz tabela). Ako su ovi koeficijenti veći od njihove tabelarne vrijednosti, koeficijenti čvrstoće veze su značajni uzroci. Ako su koeficijenti materijalnosti vezivanja veze manji od tabuliranih vrednosti ili ako je koeficijent spajanja manji od 0,7, onda model ne uključuje sve faktore koji značajno utiču na rezultat.

Koeficijent određivanja jasno pokazuje kako procentualni faktori uključeni u model određuju formiranje rezultata.

D = P2 * 100%

D = p2 * 100%

D = m2 * 100%

Ako je koeficijent određivanja veći od 50, onda model adekvatno opisuje proces pod istragom, ako je manji od 50, onda se moramo vratiti u prvu fazu izgradnje i revidirati odabir faktora indikatora za uključivanje u model.

Koeficijent Fisher-a ili Fisher-ov kriterijum karakteriše efikasnost modela u celini. Ako izračunata vrijednost koeficijenta prelazi tabelu vrijednosti, onda je izgrađeni model pogodan za analizu, kao i indikatori planiranja, kalkulacije za budućnost. Približno tabela vrijednost = 1.5. Ako je procijenjena vrijednost manja od tabelarne vrijednosti, prvo je potrebno napraviti model, uključujući faktore koji značajno utiču na rezultat. Osim efikasnosti modela u celini, svaki regresijski koeficijent utiče na materijalnost. Ako je izračunata vrijednost ovog koeficijenta prevazišla tabelu vrijednost, onda će koeficijent regresije biti značajan, ako je manje, tada faktor za koji se izračunava ovaj koeficijent uklanja iz uzorka, kalkulacije počinju prvo, ali bez ovog faktora.