Показатель корреляции — черта взаимосвязанной модификации
Взаимосвязанная модель (КМ) – это платформа вычислений, которая обеспечивает приобретение точного уравнения, в котором продуктивный уровень численно установлен исходя из одного либо нескольких признаков.
ух= ао+но1х1
где: у – продуктивный уровень, подходящий от условия х;
х – факторный знак;
но1 — показатель КМ, демонстрирующий на сколько поменяется продуктивный уровень у при изменении условия х на единицу, если при этом все другие моменты, действующие на у, остаются прежними;
ао- показатель КМ, который демонстрирует воздействие всех других моментов на продуктивный уровень у, помимо факторного свойства х
При избрании продуктивного и факторных признаков модификации нужно принимать во внимание то, что продуктивный уровень в цепочке причинно-следственных нитей стоит на не менее хорошем уровне, чем факторные характеристики.
Характеристики взаимосвязанной модификации
После расчета характеристик взаимосвязанной модификации рассчитывают показатель корреляции.
р – показатель теплый корреляции, -1 ≤ р ≤ 1, демонстрирует мощь и назначение воздействия факторного уровня на продуктивный. Чем к 1, тем зависимость мощнее, чем к 0, тем зависимость меньше. Если показатель корреляции имеет позитивное значение, то зависимость прямая, если негативное – возвратная.
Показатель корреляции формула: рху=(ху-х*1/у)/эх*эу
эх=хх2-(х)2 ; эу=у2-(у)2
Если КМ прямолинейная многофакторная, имеющая тип:
ух= ао+но1х1+ но2х2+…+ апхп
то для нее рассчитывают многократный показатель корреляции.
0 ≤ Р ≤ 1 и демонстрирует мощь воздействия всех взятых вместе факторных признаков на продуктивный.
Р= 1-( (ух-уи)2/( уи -уср)2)
Где: ух — продуктивный уровень – вычисленное значение;
уи – подлинное значение;
уср- значение подлинное, среднее.
Вычисленное значение ух выходит в итоге подстановки в взаимосвязанную модель вместо х1 , х2 и т.д. их подлинных значений.
Для однофакторных и многофакторных нелинейных модификаций рассчитывают взаимосвязанное отношение:
-1 ≤ м ≤ 1;
0 ≤ м ≤ 1
Является, что зависимость между продуктивным и подключенными в модель факторными данными немощная, если значение коэффициента тесноты связи (м) в краях 0-0,3; если 0,3-0,7 – давка связи — средняя; выше 0,7-1 – зависимость мощная.
В связи с тем что показатель корреляции (теплый) р, показатель корреляции (многократный) Р, взаимосвязанное отношение м – величины вероятностные, то для них рассчитывают коэффициенты их существенности (устанавливаются по таблицам). Если эти коэффициенты будут больше, чем их табличное значение, то коэффициенты тесноты связи считаются основаниями значительными. В случае если коэффициенты существенности тесноты связи меньше табличных значений либо если сам показатель связи меньше, чем 0,7, то в модель интегрированы не все факторные характеристики, значительно действующие на итог.
Показатель детерминации убедительно показывает, на сколько % подключенные в модель факторные характеристики устанавливают развитие итога.
Д= Р2*100%
Д= р2*100%
Д= м2*100%
Если показатель детерминации больше 50, то модель правильно представляет исследуемый процесс, если меньше 50, то нужно прийти к 1-му шагу возведения и изменить контроль факторных признаков для подключения их в модель.
Показатель Фишера либо аспект Фишера описывает результативность модификации в общем. Если вычисленное значение коэффициента превосходит табличное, то сконструированная модель подходит для теста, и планирования признаков, расчетов на возможность. Приблизительно табличное значение =1,5. Если вычисленное значение меньше табличного, нужно возвести модель вначале, подключив значительно действующие на итог моменты. Помимо действенности модификации в общем на значительность оказывает влияние любой показатель регрессии. Если вычисленное значение этого коэффициента опередило по величине табличное, то показатель регрессии будет существенен, если меньше, то факторный уровень, для которого рассчитан этот показатель, изымают из подборки, подсчеты начинают вначале, однако без этого условия.