Содержание
- 2. Вопросы лекции:
- 3. Корреляционная связь (частный случай стохастической) – связь, проявляющаяся при достаточно большом числе наблюдений в виде определенной
- 4. Задача регрессионного анализа – выбор типа модели (формы связи), устанавливающих степени влияния независимых переменных. Связь признаков
- 5. Регрессионный анализ Для оценки параметров уравнений регрессии наиболее часто используется метод наименьших квадратов (МНК), суть которого
- 7. При изучении связей показателей применяются различного вида уравнения прямолинейной и криволинейной связи. Так, при анализе прямолинейной
- 8. Это наиболее часто используемая форма связи между коррелируемыми признаками, при парной корреляции она выражается уравнением, где
- 9. При криволинейной зависимости применяется ряд математических функций:
- 10. Система нормальных уравнений МНК для линейной парной регрессии имеет следующий вид:
- 11. Отсюда можно выразить коэффициенты регрессии:
- 12. При численности объектов анализа до 30 единиц возникает необходимость проверить, насколько вычисленные параметры типичны для отображаемого
- 15. Полученные по формулам (1) и (2) фактические значения и сравниваются с критическим , который получают по
- 16. На практике часто приходится исследовать зависимость результативного признака от нескольких факторных признаков. Аналитическая форма связи результативного
- 17. Линейное уравнение множественной регрессии
- 19. Корреляционный анализ Различают: парную корреляцию – это зависимость между результативным и факторным признаком; частную корреляцию –
- 20. Теснота связи при линейной зависимости измеряется с помощью линейного коэффициента корреляции, который рассчитывается по одной из
- 21. Оценка линейного коэффициента корреляции
- 22. Значимость линейного коэффициента корреляции проверяется на основе t-критерия Стьюдента. Для этого определяется фактическое значение критерия t
- 24. Универсальным показателем тесноты связи является теоретическое корреляционное отношение:
- 25. Оценка связи на основе теоретического корреляционного отношения (шкала Чеддока)
- 26. Множественный коэффициент корреляции в случае зависимости результативного признака от двух факторов вычисляется по формуле:
- 27. Условие включения факторных признаков в регрессионную модель – наличие тесной связи между результативным и факторными признаками
- 28. Связь считается существенной если Fрасч > Fтабл – табличного значения F-критерия для заданного уровня значимости α
- 29. Частные коэффициенты корреляции характеризуют степень тесноты связи результативного признака и фактора, при элиминировании его взаимосвязи с
- 30. Для оценки сравнительной силы влияния факторов, по каждому фактору рассчитывают частные коэффициенты эластичности:
- 31. Данный коэффициент показывает, на сколько процентов следует ожидать изменения результативного показателя при изменении фактора на 1%
- 32. Частный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией i-го признака, входящего в
- 34. Корреляционно-регрессионный анализ Х – фактор (выпуск продукции) Y – результат (расход топлива) Поле корреляции
- 40. Расчет по формулам: ао=80*1961-1218*125 10*1961-15625 = 4630/3985=1,16
- 42. Скачать презентацию