Социология управления Главная Социология Социология управления
Антохонова И.В.. Методы прогнозирования социально-экономических процессов, 2004

Характеристика тесноты связи.

Для определения тесноты связи рассчитывается коэффициент множественной корреляции R, 0 < R < 1. R не присваивается знак, т.к. факторы находятся в разной парной (прямой и обратной) зависимости с результативной переменной.
Для уравнений регрессии в стандартизованном масштабе при линейной зависимости R имеет вид:
R = p,rneit+P2rne2t+... + Pprnept. (4.34)
Для определения степени влияния вариации факторных признаков на вариацию зависимого признака рас-считывается коэффициент множественной детерминации/) = R2, частные коэффициенты детерминации
Для случаев нелинейной зависимости коэффициент множественной корреляции рассчитывается как результат сопоставления двух дисперсий: остаточной а2ост и общей
2
общ '
I ; г" I T(y~f)2ln
(435)
<< Предыдушая Следующая >>
= К содержанию =
Похожие документы: "Характеристика тесноты связи."
  1. Метод Фриша-Boy.
    характеристики тесноты связи и ошибок коэффициентов регрессии во всех трех случаях будут
  2. Глава 1.4. Методы экономического анализа 1.4.1. Общая характеристика методов экономического анализа
    характеристики степени выполнения планов, измерения темпов развития производства и т. д. Величина, полученная в результате сопоставления двух однородных показателей 2003 г. 2004 г. Товарная продукция 7100 7550 1. 7550:7100=1,063, т.е. коэффициент выполнения плана равен 1,063 Процент - величина при которой базовая величина принимается за 100. 7550:7100 х 100= 106,3 % % - промилле базовая
  3. 1.4.2. Методы анализа
    характеристика взаимосвязанных явлений осуществляется с помощью признаков (показателей). Признаки, характеризующие причину, называются факторными (независимыми, экзогенными). Признаки, характеризующие следствие, называются результативными (зависимыми). Совокупность факторных и результативных признаков, связанных одной причинно-следственной связью, называется факторной системой. Модель факторной
  4. Качественная оценка тесноты связи
    характеристику. Статистика как раз и занимается созданием таких эталонов, которые называются критическими или табличными значениями. Процедуру установления корреляционной зависимости принято называть проверкой гипотезы. Ее принято проводить в следующей последовательности: вычисление линейного коэффициента парной корреляции (КПК) между совокупностями случайных величин xt и уг-; его
  5. 1.5. Измерение степени тесноты связи между качественными признаками (ранговая корреляция)
    характеристики формы распределения вариационного ряда применяют ранговые показатели. Под этим понимают такие единицы исследуемого массива, которые занимают определенное место в вариационном ряду (например, десятое, двадцатое и т.д.). Они получили название квантилей или градиентов. Квантили в свою очередь подразделя- ются на квартили, децили и перцентили. Различие между ними в том, на какое
  6. 4.2. О коэффициентах взаимной сопряженности
    характеристиками. Это же подтверждают и оценки по таблице Чеддока: рассчитанные коэффициенты, по модулю меньшие 0,3, говорят об отсутствии корреляционной связи. Иначе говоря, использование и этих коэффициентов подтверждает ранее вы-сказанное соображение: анализируемая ситуация по своим параметрам соответствует опорным (ожидаемым) показателям и посему не требует введения каких-либо
  7. Авторегрессионные модели прогнозирования.
    характеристики внутренней структуры процесса в предшествующем периоде. Уравнение, выражающее величину переменной yt в момент t через значения этой переменной в моменты (t -\),(t ~2),...,(t-р), называется уравнением авторегрессии. В линейной форме уравнение имеет вид: Уг = л1^-1 + л2^-2 + Х Х Х + aPyt-P + et> (4-24) где st - случайная составляющая с нулевым математическим ожиданием и
  8. Учет автокорреляции при исследовании связи между переменными.
    характеристик. Причина этого заключается в том, что автокорреляционное взаимодействие уровней ряда всегда сопровождается появлением определенной тенденции в изменении признака. Наличие эволюторной составляющей способно преувеличить силу связи между двумя произвольно выбранными переменными, если закономерности вариации временных рядов оказываются сходными между собой. В результате иногда
  9. 4.7. Многофакторные модели прогнозирования
    характеристик. Таких факторов достаточно много ввиду усложнения и неоднозначности экономической динамики. Тренды и уравнения парной регрессии имеют ограниченные возможности. В регрессионном анализе, проводимом в пространстве, при наличии достаточного числа наблюдений, в соответствии с предпосылками, приметаются многофакторные модели, или уравнения множественной регрессии. Они позволяют детально
  10. 30.1. Регион как форма взаимосвязи между микро-и макроэкономикой
    характеристику как воспроизводственной подсистемы. Механизм межрегионального взаимодействия рассмотрен ниже. Регион как форма взаимосвязи между микро- и макроэкономикой. На микроуровне функционирование предприятий осуществляется на определенной территории. Их взаимодействие и жизнедеятельность определяется правовыми нормами хозяйствования данной территории; наличием природно-сырьевых ресурсов;