Зракопловно инжењерство Управно право Управно право Бјелорусија Алгебра Архитектура Сигурност живота Увод у професију "психолог" Увод у економију културе Виша математика Геологија Геоморфологија Хидрологија и хидрометрија Хидро сустави и хидраулични стројеви Повијест Украјине Културологија Културологија економија Нацртна геометрија Основи економске т Ориа Безбедност Фире Тактика процеси и структуре мисли Профессионал Псицхологи Псицхологи Психологија менаџмента модерног фундаменталних и примењених истраживања у инструменти социјална психологија социјална и филозофским проблемима Социологи Статистика Теоријске основе рачунара аутоматска контрола теорија вероватноћа транспорт Закон Туроператор Кривични закон о кривичном поступку управљања савременим производним Пхисицс физичких појава Пхилосопхи Рефригератион Инсталлатионс и екологија Привреда Историја економије Основи економије Економика предузећа Економска историја Економска теорија Економска анализа Развој економије ЕУ Хитне ситуације ВКонтакте Одноклассники Мој свет Фацебоок ЛивеЈоурнал Инстаграм

Индикатори корелационе непропусности за модел вишестепеног корелационог-регресионог модела




Блискост односа између испитиваних параметара у случају вишеструке корелације одређена је на основу различитих коефицијената. Да би регресиона једначина адекватно одражавала (приближне) реалне симулиране друштвено-економске процесе или феномене, морају се испунити услови и захтјеви вишеструке корелационе и регресијске анализе.

Корелациона - регресиона анализа : аналитички израз једначине (правоцртна, кривилинеарна) регресије за мултифакторијску корелационо-регресиону модел. Одређивање параметара и њихова интерпретација.

Блискост односа између њих се мери односом варијације фактора према укупној варијанси резултујућег атрибута, назван индекс одређивања. Индекс одређивања карактерише пропорцију варијације резултујућег својства под утицајем факторске особине у укупној варијабилности резултујућег својства. Ако постоји корелација између знакова, онда како се повећава, тј. повећавајући блискост односа између продуктивних и факторских знакова, индекс одређивања се повећава и смањује како слаби. Дакле, индекс одређивања карактерише блискост везе, близина корелације са функционалним.

Квадратни корен индекса одређивања је индекс корелације или теоријски однос корелације . Индекс корелације, или теоријски однос корелације, карактерише блискост везе са било којим обликом зависности. Резидуална дисперзија Неопходно је изабрати најбољу функцију која највише изједначава (приближава) емпиријску регресијску линију. Функција апроксимације се бира према минималној резидуалној дисперзији с 2 ОСТ = С ( ит - ) 2 / н или .

Посебан случај индекса корелације је линеарни коефицијент корелације р , који се користи за процену блискости односа са линеарним односом. Коефицијент корелације узима вредности од -1 до +1, што указује не само на блискост, већ и на правац односа. Знак "+" означава директну везу између ефективних и факторских знакова, знак "-" означава инверзни однос између њих. Ако је р = 0, онда не постоји веза између знакова. Што је р ближа једном, то је ближа веза између разматраних карактеристика.

У линеарном облику комуникације, параметар једначине праве линије је регресиони коефицијент а 1 и коефицијент корелације р су међусобно повезани на следећи начин:

и 1 = рс и / с к . У случају линијске везе, линеарни коефицијент корелације је идентичан индексу корелације, они су нумерички једнаки: .

Линеарни коефицијент корелације р користи се за процену блискости односа са линеарним односом: једначина праве линије = а 0 + а 1 к


border=0


Да би се поједноставили прорачуни коефицијента линеарне корелације, користити трансформисану формулу: .

Природа односа је одређена вредношћу коефицијента корелације :

р коефицијент корелације карактер комуникације
р = 0 до 0.3 практично одсутан
0 <р <1 0,3 - 0.5 + страигхт слаб
-1 <р <0 0.5 - 0.7 - обрнуто умерен
р = 1 0,7 - 1,0 1 - функционалан стронг

Значај коефицијента линеарне корелације одређен је т - Студентовим критеријумом. Одређује се израчуната вредност т цалц , која се упоређује са табеларном вредношћу тцрит . Линеарни коефицијент корелације сматра се значајним ако је однос: т цалц > т црит .

са н са н <50.

т црит одређује се табелом "Вредност т - студентовог критеријума на нивоу значајности 0.10, 0.05, 0.01 и степени слободе .

Задатак мултифакторске корелационо-регресијске анализе је, пре свега, да се проучи низ фактора који утичу на проучавани индикатор и селекцију најзначајнијих; друго, у одређивању степена утицаја сваког фактора на резултантни атрибут изградњом модела - вишеструке регресионе једначине, која вам омогућава да одредите у ком правцу и којим ће се ефективним индикатором променити сваки фактор који улази у модел; треће, у квантитативној процјени блискости односа између ефективног знака и факторијалног.

Математички, проблем је пронаћи аналитички израз функције = ф (к 1 , к 2 , к 3 , ..., к н ), најбоље одражава однос факторских знакова са резултантом. Резултати теоријске анализе и могућности њихове примјене на праксу овисе о правилном избору регресијске функције, па би облик везе требао најбоље одговарати стварним односима између резултанта и факторијала. Тешкоћа у избору функције је у томе што ефективна особина са различитим факторима може бити у различитим облицима повезивања - равна и закривљена. Емпиријско оправдање типа функције помоћу графикона упарених односа практично није погодно за вишеструку корелацију и регресију.



Избор облика једнаџбе вишеструке регресије заснива се на теоријској анализи феномена који се проучава. Ако анализа међусобних односа ефективних и факторских знакова не дозвољава да се задржи на било којем облику везе, тада се разврставају различите функције и одабире се оптимална да би се изједначила са становишта близине емпиријских вредности ефективне карактеристике, али то укључује значајну комплексност у израчунавању параметара различитих једначина. Ако постоји посебан софтвер који имплементира алгоритам за понављање преко различитих ПЦР једначина, добија се неколико модела, најбољи се одабире статистички провјером параметара једнаџбе на основу Студентовог т-критерија и Фисхеровог Ф-критерија .

Избор облика једнаџбе вишеструке регресије врши се у пракси

на основу употребе пет типова модела :

линеарно а 0 + а 1 к 1 + а 2 к 2 + ... + а н к н ;

повер ;

индикативан ;

параболиц

хиперболиц

Најчешће се заустављају на линеарним моделима. Ово се објашњава чињеницом да се, прво, лако интерпретирају параметри линеарних једначина, сами модели су једноставни и погодни за економску анализу, а друго, по жељи, било која функција може се редуцирати на линеарну форму логаритмирањем или променом варијабли.

У линеарној регресијској једначини у линеарном облику, параметри а 1 , а 2 , а 3 , ..., ан - коефицијенти регресије показују степен утицаја релевантних фактора на резултантни атрибут када су остали фактори фиксни на просечном нивоу, тј. колико ће се и променити са повећањем одговарајућег фактора за 1 бод своје јединице промене; параметар 0 је слободан члан, нема економски смисао.

Параметри једначине вишеструке регресије , као и пар, израчунавају се методом најмањих квадрата на основу решења система нормалних једначина. Пошто су коефицијенти регресије неупоредиви (фактори имају различите јединице мерења), немогуће је упоредити јачину утицаја сваког од фактора укључених у модел на резултантни индикатор на основу регресионих коефицијената. За процену релативне јачине утицаја фактора израчунавају се коефицијенти парцијалне еластичности и б-коефицијенти.

Приватни коефицијент еластичности показује колико процента у просеку ће се ефективни индикатор променити када се фактор промени за 1% и фиксна позиција других фактора и израчунавају се посебно за сваки фактор:

где је а и коефицијент регресије за и-ти фактор; - просечна вредност и-тог фактора; - просечна вредност ефективног индикатора.

Б-коефицијент показује који дио стандардне девијације мијења резултантни атрибут када се одговарајући фактор промијени за вриједност његове стандардне девијације , где с ки , с и - стандардне девијације и-тог фактора и резултујуће особине.

Због чињенице да су економске појаве изложене вишеструким и сложеним узроцима, битне, систематски дјелујуће чимбенике треба укључити у вишеструку регресијску једнаџбу када се елиминира утјецај других фактора. Најважнији фактори се бирају на основу анализе блискости и материјалности односа између фактора и ефективног индикатора. У овом случају, услов за укључивање фактора у модел је одсуство веома блиске корелационе везе између њих, која је близу функционалног. Присуство веома блиске линеарне везе између два фактора (линеарни коефицијент корелације р прелази апсолутну вредност од 0,85) назива се колинеарност , а између неколико фактора назива се мултиколинеарност .

Узроци мултиколинеарности између знакова су, прво, да анализирани знакови карактеризирају исти аспект феномена или процеса (на примјер, овлаштени капитал и број запослених карактеризирају величину подузећа) и није препоручљиво да их се истовремено укључи у модел; друго, факторски знакови су конститутивни елементи једни других, дуплирају се међусобно или њихова укупна вриједност даје константну вриједност (на примјер, омјер снабдијевања енергијом и капитала и рада, удио позајмљених и властитих средстава). Ако су у модел укључени мултиклинеарни фактори, онда ће регресиона једнаџба неадекватно одражавати стварне економске односе, параметри модела ће бити изобличени (прецјењени), значење ће се промијенити, а економска интерпретација регресионих и корелационих коефицијената ће бити тешка.

Стога, приликом изградње модела, један од колинеарних фактора се искључује на основу квалитативне и логичке анализе, или се знакови иницијалног фактора трансформишу у нове, увећане. Квалитет и адекватност модела реалном социо-економском феномену и процесу одређује се оптималношћу броја факторских знакова: што је више фактора укључено, бољи модел описује феномен и процес, али је такав модел тешко имплементирати; са малим бројем фактора, модел није довољно адекватан.

Проблем одабира факторских знакова и смањивања димензије модела вишеструке корелације рјешава се на основу хеуристичких и вишедимензионалних метода анализе. Хеуристичке методе анализе укључују методу експертске процјене, засновану на интуитивно-логичким предусловима и садржајну и квалитативну анализу непараметарских показатеља непропусности комуникације: коефицијенти корелације ранга, подударност. Најчешће кориштена метода је регресија корак-по-корак , која се састоји од секвенцијалног укључивања фактора у модел и процјене њиховог значаја.

Када се уведе фактор , утврђује се колико се смањује сума квадрата резидуала и повећава вредност коефицијента вишеструке корелације Р. Ако је фактор кк укључен у модел, вредност Р се повећава, а регресиони коефицијент ак се не мења или незнатно мења, онда је овај фактор значајан и његово укључивање у модел неопходно.

· Свеукупност испитиваних индикатора треба да буде хомогена у складу са условима за формирање ефективних и факторских знакова (истакнута запажања треба да буду искључена из целине);

· Резултантни атрибут би требало да поштује нормални закон о расподели, факторални би требало да буде близу нормалне дистрибуције. Ако је запремина агрегата довољно велика (н> 50), онда се нормалност расподеле може потврдити на основу прорачуна и анализе Пирсоновог, Јастремског, Колмогорова, Бојарског и других критеријума;

· Симулирани феномен или процес се квантитативно описује (параметри морају имати нумерички израз) помоћу једне или више једнаџби узрочно-посљедичних веза. Препоручљиво је описати узрочне везе линеарним или блиским линеарним зависностима;

· Доследност територијалне и временске структуре испитиване популације, одсуство квантитативних ограничења параметара модела;

· Довољност популацијских јединица : њихов број би требао бити неколико пута већи од броја фактора укључених у модел. Сваки фактор треба да има најмање 5-6 опсервација, тј. број факторских фактора треба да буде 5-6 пута мањи од обима испитиване популације.

Главне фазе корелационе и регресионе анализе су:

· Прелиминарна теоријска анализа суштине феномена, која омогућава успостављање узрочних веза између знакова, одабир најважнијих фактора, одлучивање о мјерењу ефективних и факторских знакова;

· Припрема иницијалних информација , укључујући питања о адекватности јединица за посматрање, хомогености укупности испитиваних карактеристика и близине њихове дистрибуције према нормали;

Избор форме односа између карактеристике перформанси и фактора заснованих на набрајању неколико аналитичких функција;

· Проучавање блискости односа између индикатора перформанси и фактора, као и између фактора заснованих на конструкцији матрице парних коефицијената линеарне корелације и скрининга мултиклинеарних фактора;

· Избор значајних (значајних) фактора укључених у мултифакторски модел - вишеструка регресиона једначина, заснована на одговарајућим статистичким методама;

· Прорачун параметара једнаџбе вишеструке регресије и процјена значајности одабраних фактора, коефицијената корелације и регресије помоћу критерија Студент и Ф- Фисхер ;

· Анализа резултата.

Односи између знакова се анализирају, по правилу, на основу посматрања узорака, стога, да би се проверило да ли су добијене зависности редовне, а не случајне, процењује се значајност (материјалност) корелационих и регресионих индикатора.

Корелационо - регресијска анализа се користи за процјену индикатора пословног плана и регулаторних нивоа економских показатеља, који одражавају ефикасност кориштења производних ресурса, идентификовање постојећих производних резерви, провођење компаративне анализе, процјену потенцијалних могућности подузећа, краткорочно предвиђање развоја производње.

Једначина вишеструке регресије вам омогућава да пронађете теоретску, могућу вредност ефективног индикатора за одређене вредности факторских знакова.

Параметри једначине вишеструке регресије израчунавају се методом најмањих квадрата на бази решавања система нормалних једначина. За линеарну регресијску једначину са н фактора, систем је изграђен из (н + 1) нормалних једначина:

а 0 н + а 1 Ск 1 + а 2 Ск 2 + ... + а н Ск н = Си,

а 0 Ск 1 + а 1 Ск 2 1 + а 2 Ск 1 к 2 + ... + а н Ск 1 к н = Сик 1 ,

:

а 0 Ск н + а 1 Ск 1 к н + а 2 Ск 2 к н + ... + а н Ск 2 н = Сик н .

Блискост односа између испитиваних параметара у случају вишеструке корелације одређена је на основу различитих коефицијената.

Упарени коефицијенти корекције р мере блискост линеарног односа између фактора и између резултујућег знака и сваког од разматраних фактора без узимања у обзир њихове интеракције са другим факторима.

Парцијални коефицијенти корелације карактеришу степен утицаја фактора на резултујућу ознаку, под условом да су остали фактори фиксирани на константном нивоу. У зависности од броја фактора, чији је утицај искључен, парцијални коефицијенти корелације могу бити првог реда (ако је искључен утицај једног фактора), другог реда (ако су искључена два фактора), итд.

Коефицијент парцијалне корелације првог реда између и и к 1 са искључењем утицаја к 2 у двокомпонентном моделу израчунава се по формули: ,

где р ик 1 , р ик 2 , р к1к2 - упарени коефицијенти корелације између одговарајућих карактеристика.

Кумулативни коефицијент вишеструке корелације, Р, процењује блискост односа између резултујућег атрибута и свих фактора. Ово је главни показатељ линеарне вишеструке корелације. За модел са два фактора, кумулативни коефицијент вишеструке корелације се израчунава по формули:

. Кумулативни коефицијент корелације Р варира од 0 до 1. Што су мање емпиријске вредности резултујућег својства разликују се од оних које су поредане дуж линије вишеструке регресије, то је корелациони однос између испитиваних параметара и кумулативног коефицијента вишеструке корелације ближи јединици.

Кумулативни коефицијент вишеструког одређивања , једнак Р 2 , показује колико је варијација резултујућег својства резултат утицаја фактора укључених у модел.

Индекс кумулативне вишеструке корелације карактерише блискост односа између резултујуће особине и свих фактора са кривоцртним односом:

= где - дисперзија резултујуће особине под утицајем фактора укључених у модел; - резидуална дисперзија резултујуће особине, узрокована утицајем фактора који модел није узет у обзир. У линеарном облику комуникације, кумулативни коефицијент и индекс вишеструке корелације су једнаки.

Значај коефицијента вишеструке корелације Р одређен је Ф-Фисхер-овим критеријем. Одређује се израчунатом вредношћу Ф цалц , која се упоређује са табеларном вредношћу Ф црит . Коефицијент вишеструке корелације сматра се значајним, овисно о односу: Ф цалц > Ф црит .

или ,

н је број опажања, м је број параметара једначине.

F крит выбирается по таблице «Значение при заданном F – критерию Фишера при уровне значимости », и .

Оценка существенности включения фактора в модель осуществляется по частному F – критерию Фишера. Фактор считается значимым при соблюдении соотношения: F расч > F крит .

Д л я фактора х 1 : ;

Для фактора х 2 : .





; Датум додавања: 2014-01-25 ; просмотров: 37959 ; Да ли објављени материјал крши ауторска права? | | Заштита личних података | ОРДЕР ВОРК


Нисте пронашли оно што сте тражили? Користи претрагу:

Најбоље изреке: одушевит ће вас дјевојка, репови ће расти, бавит ћете се учењем, рогови ће расти | 6842 - или читај све ...

Погледајте и:

  1. А. Макроекономски модели, њихови типови и индикатори
  2. И. Апсолутни показатељи финансијске одрживости предузећа
  3. И. Медицинска демографија. Медицински и демографски показатељи јавног здравља
  4. ИИ Статистички индикатори прихода и расхода становништва
  5. Ии. Омјери пријеноса - Показатељи структуре капитала (Показатељи финанцијске стабилности)
  6. Ии. Модели социального страхования
  7. Ии. Релативни показатељи финансијске стабилности
  8. Ии. Перформансе обуке при стандардним оптерећењима
  9. Ии. НАЧИНИ РАЗВОЈА КАПИТАЛИЗМА 2 страна. Велика оштрина у годинама 1819-1820. дошло је до сукоба око ропства. Настала је у вези са захтевом територије Мисурија Конгресу за одобравање њених права
  10. Ии. Улога државе је различита због специфичности метода и метода правне регулације.
  11. Ии. Финансовые модели
  12. Иии. Определение степени опасности инфекционных заболеваний при ЧС и их наиболее значимые показатели


border=0
2019 @ edubook.icu

Генерација странице преко: 0.008 сек.