Головна

множинна кореляція

  1.  Автокорреляция в рядах динаміки
  2.  Коваріація і кореляція
  3.  Коваріація і кореляція як заходи зв'язку
  4.  Кореляційно-регресійний метод. Сутність, основні завдання та показники. Множинна лінійна регресія.
  5.  КОРЕЛЯЦІЯ
  6.  Кореляція альтернативних ознак
  7.  Кореляція і статистичні рішення

Оцінки тісноти зв'язку (кореляції) можуть грати двояку роль. Це - самостійні характеристики, що дають уявлення і про взаємодію чинників, що вивчаються, і про апроксимації фактичних даних аналітичної функцією. Тому розрахунок показників множинної кореляції передбачає оцінку рівнянь регресії.

При оцінці лінійної множинної зв'язку розраховують коефіцієнт множинної кореляції. За змістом він відображає тісноту 'зв'язку між варіацією залежною змінною і варіаціями всіх включених в аналіз незалежних змінних. Зазвичай спочатку будується лінійна множинна регресія, а потім оцінюється сам коефіцієнт.

Найбільш загальні формули для його визначення мають такий вигляд:

? (У, -У)2

i = i


 R = l / 1 -

; W =


? (У, - У)2

де про2 - Загальна дисперсія фактичних даних результативної ознаки (дисперсія У);

ст2^, - Залишкова дисперсія, яка характеризує варіацію У за рахунок факторів, які не включені в рівняння регресії.


Коефіцієнт множинної кореляції змінюється від Про до 1. Чим ближче R до 1, тим сильніша зв'язок між У і безліччю X. Ця ж оцінка R використовується і як міра точності апроксимації фактичних даних вирівнюється. Якщо R незначно за величиною (як правило, R <0,3), то можна стверджувати, що або не всі найважливіші фактори взаємозв'язку враховані, або обрана невідповідна форма рівняння. В цьому випадку слід переглянути список змінних моделі, а можливо, і сам її вигляд.

Для нелінійної множинної зв'язку розраховують індекс кореляції. Форма і процедура його обчислення аналогічні зазначеним вище, тільки взаємодія факторів апроксимується нелінійною функцією. Він також змінюється в межах від 0 до 1. На практиці, як правило, використовується одна назва - коефіцієнт множинної кореляції.

Квадрат R дорівнює так званому коефіцієнту детермінації (D або R2). Він показує, яка частина варіації залежного ознаки пояснюється включеними в модель факторами.



 Нелінійна регресія. коефіцієнти еластичності |  Оцінка значущості параметрів взаємозв'язку

 Аналіз сезонних коливань |  Аналіз взаємопов'язаних рядів динаміки |  Індивідуальні індекси і їх застосування в економічному аналізі |  Загальні індекси і їх застосування в аналізі |  Загальні індекси як середні з індивідуальних індексів |  Індекси при аналізі структурних змін |  Парна кореляція і парна лінійна регресія |  Ireop U 1 I |  Множинна лінійна регресія |  Непараметричні методи оцінки зв'язку |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати