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Coefficient de corrélation - caractéristique du modèle de corrélation

Корреляционная модель (КМ) – это программа informatique, fournissant une équation mathématique dans laquelle l'indicateur efficace est déterminé quantitativement en fonction d'un ou plusieurs indicateurs.

yx = ao + a1x1

où: y est un indicateur efficace dépendant du facteur x;

x est un signe de facteur;

A1 est le paramètre KM, montrant combien l'indicateur effectif y changera lorsque le facteur x change de un, si tous les autres facteurs affectant y restent inchangés;

ao-paramètre KM, qui montre l'influence de tous les autres facteurs sur l'indicateur effectif y, à l'exception du signe du facteur x

Lors du choix d'un facteur productif etindicateurs de modèle, il est nécessaire de prendre en compte le fait que l'indicateur efficace dans la chaîne des relations de cause à effet est à un niveau plus élevé que les indicateurs de facteurs.

Caractéristiques du modèle de corrélation

Après avoir calculé les paramètres du modèle de corrélation, le coefficient de corrélation est calculé.

p - coefficient de corrélation de paires, -1 ≤ p ≤ 1,montre la force et la direction de l'influence de l'indicateur de facteur sur l'efficacité. Plus la connexion est proche de 1, plus la connexion est forte, plus la connexion est proche de 0, plus la connexion est faible. Si le coefficient de corrélation a une valeur positive, alors la relation est directe, si négative - l'inverse.

Formule du coefficient de corrélation: rhu = (xy-x * 1 / y) / eh * eu

eh = xx2- (x) 2; eu = y2- (y) 2

Si KM est multifactorielle linéaire, ayant la forme:

yx = ao + a1x1 + a2x2 + ... + aphp

puis un coefficient de corrélation multiple est calculé pour cela.

0 ≤ P ≤ 1 et montre la force de l'influence de tous les indicateurs de facteurs combinés sur l'efficacité.

P = 1- ((woo-woo) 2 / (woo-woo) 2)

Où: euh - indicateur effectif - valeur estimée;

yi - valeur réelle;

moyenne réelle, moyenne.

La valeur calculée de yx est obtenue en substituant dans le modèle de corrélation au lieu de x1, x2 etc. leurs valeurs réelles.

Pour les modèles non linéaires à un facteur et multifactoriels, le rapport de corrélation est calculé:

-1 ≤ m ≤ 1;

0 ≤ m ≤ 1

On pense que la relation entre efficace etles indicateurs de facteur inclus dans le modèle sont faibles si la valeur du coefficient d'étanchéité de la communication (m) se situe dans la plage de 0 à 0,3; si 0,3-0,7 - l'étanchéité de la communication est moyenne; au-dessus de 0,7-1 - la connexion est forte.

Так как коэффициент корреляции (парной) р, le coefficient de corrélation (multiple) P, le rapport de corrélation m sont des valeurs probabilistes, puis les coefficients de leur matérialité sont calculés pour eux (déterminés à partir des tableaux). Si ces coefficients seront supérieurs à leur valeur tabulaire, alors les coefficients d'étanchéité de la communication sont des raisons importantes. Si les coefficients de matérialité de l'étanchéité de la communication sont inférieurs aux valeurs tabulaires, ou si le coefficient de communication est inférieur à 0,7, tous les indicateurs de facteurs qui affectent significativement le résultat ne sont pas inclus dans le modèle.

Le coefficient de détermination montre clairement combien de pour cent les indicateurs de facteur inclus dans le modèle déterminent la formation du résultat.

D = P2 * 100%

D = P2 * 100%

L = m2 * 100%

Si le coefficient de détermination est supérieur à 50, alorsle modèle décrit adéquatement le processus à l'étude, s'il est inférieur à 50, vous devez revenir à la première étape de la construction et revoir la sélection des indicateurs de facteurs pour les inclure dans le modèle.

Coefficient de Fisher ou test de Fishercaractérise l'efficacité du modèle dans son ensemble. Si la valeur calculée du coefficient dépasse la valeur tabulaire, le modèle construit convient à l'analyse, ainsi qu'aux indicateurs de planification, aux calculs pour l'avenir. Valeur approximativement tabulaire = 1,5. Si la valeur calculée est inférieure à la valeur tabulaire, il est nécessaire de créer d'abord un modèle, y compris les facteurs qui affectent de manière significative le résultat. En plus de l'efficacité du modèle dans son ensemble, chaque coefficient de régression affecte la matérialité. Si la valeur calculée de ce coefficient a dépassé la valeur tabulaire en amplitude, le coefficient de régression sera significatif, s'il est inférieur, alors l'indicateur de facteur pour lequel ce coefficient a été calculé est retiré de l'échantillon, les calculs commencent au début, mais sans ce facteur.

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