Зависимость корреляционная

В случае прямолинейной зависимости корреляционное от ношение называется коэффициентом корреляции и обозначается буквой л  [c.49]

В отличие от функциональной зависимости корреляционная зависимость проявляется лишь в общем и только в большом количестве наблюдений (рис. 14).  [c.133]


Зависимость корреляционной функции процесса не от положения аргументов t, t на оси времени, а только от промежутка т = t — t между ними, т.е. для стационарного случайного процесса  [c.106]

Таким образом, условие (2.116), устанавливающее зависимость корреляционной функции стационарного случайного процесса лишь от одного аргумента т, есть единственное существенное условие стационарности.  [c.107]

Теснота корреляционной взаимосвязи при линейной зависимости оценивается коэффициентами корреляции, при нелинейной зависимости — корреляционным отношением.  [c.230]

Оставшиеся методики рыночного анализа не разбивают переменные на зависимые и независимые. Вместо этого они рассматривают все переменные вместе и смотрят на связь между ними. Самый простой подход — корреляционный анализ, который изучает взаимоотношения между метрическими переменными. Если коэффициент корреляции 0, переменные не связаны если 1, они имеют строгую функциональную зависимость. Корреляционный анализ редко применяется в качестве единственного средства анализа. Однако он полезен, если используется перед построением уравнения регрессии и другими методиками, чтобы убрать избыточные переменные, которые отнимают время и делают анализ неубедительным.  [c.108]

Коэффициент корреляции может изменяться от — 1 до +1. Большое абсолютное значение коэффициента корреляции свидетельствует о наличии тесной связи между исследуемым показателем и данным фактором-аргументом. При значениях — 1 или + 1 корреляционная зависимость превращается в функциональную, при которой каждому значению аргумента соответствует вполне определенное значение функции (исследуемого показателя).  [c.200]

Для определения статистической зависимости между технико-экономическими показателями и показателями уровня организации производства (составляющими) следует использовать метод регрессионно-корреляционного анализа.  [c.28]

В отличие от сетевых графиков, отражающих однозначные, жесткие связи между производственными звеньями, корреляционные модели отражают и влияние случайных факторов, устанавливают функциональную зависимость между следствием и рядом причин. При этом коэффициенты регрессии дают приближенное выражение анализируемых связей.  [c.73]

Параметрические методы планирования себестоимости основаны на использовании выявленных и отраженных в эмпирических формулах зависимостей размера затрат от параметров продукции и условий производства. Из них наиболее распространены (главным образом для калькулирования себестоимости единицы продукции) метод балльных оценок, агрегатный метод и метод корреляционных связей. Параметрические методы позволяют дать приближенную, но достаточно обоснованную оценку себестоимости, когда использование других методов невозможно из-за ограниченности исходных данных (при прогнозировании, долгосрочном планировании, проектировании новой продукции, ценообразовании и др.). Важной особенностью этих методов является увязка размера затрат с потребительскими свойствами продукции.  [c.239]


Вероятностно-статистические методы воспроизводят как устойчивые, так и временные зависимости между экономическими явлениями и факторами. С помощью этих моделей можно обрабатывать данные статистического анализа, исследования закона распределения некоторой случайной величины, корреляционного (регрессионного) анализа получения количественной характеристики связей и зависимостей между различными технико-экономическими показателями. Кроме того, можно определять степень влияния каждого производственного фактора на изучаемый показатель или одновременно действующих факторов (для дисперсионного анализа) на технико-экономические показатели и выбирать из ряда факторов наиболее важные.  [c.346]

Корреляционный анализ применяется для исследования вероятностей зависимости между хозяйственными явлениями и процессами, не имеющими строго функционального характера. Такой анализ позволяет выявить взаимосвязи между хозяйственными явлениями и процессами и определенными экономическими показателями, скрытыми в ряде случаев от прямого наблюдения. С помощью корреляционного анализа, в частности, изучаются количественный характер взаимосвязи между хозяйственными явлениями и процессами одновременность и периодичность влияния факторов на исследуемый объект, направление влияния действующих факторов, степень влияния и теснота взаимосвязи каждого из них и др.  [c.20]

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ — способ установления линейной зависимости и тесноты связи между параметрами (численностью персонала и влияющими на нее факторами). Математический аппарат К. и р.а. подробно рассматривается в специальной литературе по статистике.  [c.144]

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РАСЧЕТА ЧИСЛЕННОСТИ ПЕРСОНАЛА - группа методов определения численности персонала основываются на анализе взаимосвязи между потребностью в персонале и др. переменными величинами (стохастические методы), а также на количественной оценке потребности в персонале, исходя из мнения специалистов, если непосредственное количественное измерение потребности затруднено (методы экспертных оценок). Наиболее применимым на практике из стохастических методов является расчет числовых характеристик (см. Методы расчета потребности в персонале). К стохастическим методам относятся регрессионный и корреляционный анализы. Регрессионный анализ предполагает установление линейной зависимости между численностью персонала и влияющими на нее факторами. Общая формула выглядит следующим образом  [c.359]

Например, была установлена корреляционная зависимость между физико-механическими показателями резиновой смеси и изготовленных из нее протекторов.  [c.97]

Была установлена корреляционная зависимость между показателями (табл. 5.2). По найденным коэффициентам корреляции можно установить, насколько разброс значений физико-механических показателей резиновых смесей влияет на их разброс в готовой продукции. Из полученных данных видно, что разброс значений Y на 40—50% обусловлен разбросом значений аналогичных показателей резиновых смесей X (г2 = 0,38 — 0,53) и на 50—60% — параметрами дальнейшего технологического процесса (1 — г2 = 0,62 — 0,47). Y, X — соответственно аналогичные физико-механические показатели готовых протекторов и резиновых смесей.  [c.97]


Параметрический метод. Себестоимость находят на основе зависимостей между величиной комплекса технических параметров аналогичных изделий и затратами на их производство. Наличие подобных зависимостей позволяет построить корреляционные модели, которые устанавливают в математической форме соответствующие связи. Например, предварительная себестоимость машин постоянного тока серии П выражается следующей зависимостью  [c.147]

Сопоставление — один из приемов, нередко применяемых в анализе. Например, при анализе динамики расхода энергии установкой в течение межремонтного периода необходимо определить корреляционную зависимость  [c.154]

Корреляционный анализ состоит в установлении корреляционных связей между отдельными факторами исследуемого процесса, причем корреляционная связь выявляет характер изменения одной величины при изменении другой. С этой целью при помощи методов множественной корреляции выводят уравнение, дающее зависимость планируемой величины от каждого из рассматриваемых факторов. Коэффициенты и степени при величинах показателей характеризуют влияние последних на планируемую величину. При анализе такого уравнения полезно выявить факторы, влияние которых незначительно, и исключить их из рассмотрения.  [c.152]

С помощью корреляционного анализа возможно установить зависимость, например, уровня себестоимости от факторов, которые ее формируют. Такой пример в области планирования себестоимости нефти приведен ниже.  [c.152]

Функциональную зависимость можно установить методом множественной корреляции по факторам, влияющим на величину удельных затрат с установлением тесноты корреляционной связи раздельно для каждого из учитываемых в расчете факто-риальных признаков при одновременном их действии. Многофакторный корреляционный анализ как статистический метод является наиболее целесообразным средством выявления влияния многих факторов на уровень себестоимости нефти.  [c.155]

Кроме метода элиминирования, для определения характера и степени зависимости технико-экономических показателей от различных факторов в процессе анализа используют методы математической статистики, в частности, корреляционный метод, требующий современные средства вычислительной техники.  [c.389]

Применение корреляционного метода дает возможность установить, какое влияние оказывает один фактор на другой (при прочих средних условиях), если между ними существует корреляционная зависимость (например, зависимость между  [c.389]

Параметрический метод используют лишь там, где возможно установить зависимость между производственными параметрами (техническими и др.) и затратами на производство. Такие зависимости можно установить на основе довольно трудоемких корреляционных методов с разработкой многочисленных эмпирических формул. Формулы эти недолговечны и по мере развития предприятия должны корректироваться, что не менее трудоемко, чем пересмотр норм.  [c.170]

Выражения зависимостей по нефтедобывающим объединениям, полученные с применением корреляционно-регрессионного метода, содержат в себе изменения организационно-технических условий и прогресс техники в период времени, который учитывался в расчетах. Использование электронно-вычислительной техники позволило выполнить несколько вариантов решений уравнений связи по факторам.  [c.25]

Если новое оборудование однотипно с ранее освоенным, но отличается от него параметрами (производительностью, мощностью, скоростью и т. д.), то цена на него может быть установлена исходя из уровня цен на оборудование, составляющее с ним параметрический ряд. При этом методе оптовая цена на новое оборудование определяется по эмпирической формуле, характеризующей корреляционную зависимость цены на оборудование от основных его параметров. В первом приближении можно определить цену на новое оборудование в зависимости от одного параметра, например массы или производительности. При этом используются показатели цены аналогичного оборудования в расчете на единицу этого параметра.  [c.140]

Корреляционные зависимости выявляются на массиве ранее приведенных разработок. В качестве аргумента берется расхождение между фактическим и ожидаемым эффектами, а в качестве функции — характеристики влияющих на это расхождение факторов (степень новизны разработки стадия НИР, на которой делается расчет ожидаемого эффекта квалификация расчетчика и разработчика продолжительность периода времени между расчетами ожидаемого и фактического эффекта). Ориентировочные значения р по обобщенным литературным данным приведены в табл. 10.1 [9].  [c.231]

Метод корреляционного и регрессионного анализа широко используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости. Корреляция представляет собой вероятностную зависимость между явлениями, не имеющую строго функционального характера. Теснота связи между изучаемыми явлениями измеряется корреляционным отношением (для криволинейной зависимости) или коэффициентом корреляции (для прямолинейной зависимости).  [c.16]

Мы попытались выяснить эти зависимости на основе данных месячных отчетных калькуляций (приложение 2) с помощью корреляционно-регрессионного анализа .  [c.98]

Для этого отыскивались уравнения регрессии для линейной, гиперболической и параболической второго порядка форм связи(подробнее вопрос о форме связи изложен ниже). При этом использовались расчеты парных корреляционно-регрессионных зависимостей между суточной загрузкой оборудования и расходом в отдельности топлива, воды, электроэнергии и пара, приходящиеся на единицу целевой продукции.  [c.99]

Примером параметрической формулы для определения цены может быть уравнение, связывающее цену универсального токарного станка с его техническими параметрами. В его основу положена корреляционная зависимость себестоимости станка (С) от названных параметров [11].  [c.200]

Регрессионный анализ представляет собой развитие метода статистических зависимостей он основан на выведении зависимости норм и показателей от формирующих их факторов. В экономике каждый показатель зависит от большого числа факторов, действующих одновременно, т. е. экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто им свойственны случайность и неопределенность, связь между явлениями носит стохастический (вероятностный) характер. В этом случае для изучения тесноты связи и взаимосвязи показателей н факторов используется метод корреляционного и регрессионного анализов. Преимущества этих методов заключаются в том, что с их помощью можно количественно оценить степень влияния того или иного фактора.  [c.137]

Например, большой интерес при анализе и планировании представляет максимизация выхода целевой продукции, которая обеспечивает максимальное использование как сырья, так и средств труда. Но этот показатель (выход продукции) в технологическом процессе зависит от температуры, скорости подачи сырья, качества сырья и многих других факторов. С большинством из определяющих его факторов он связан корреляционной зависимостью. Так, факторами, влияющими на выход целевой продукции каталитического крекинга, являются температура, скорость подачи сырья, давление, кратность циркуляции катализатора, его активность, качество сырья. Причем ос-  [c.23]

Для изучения сложных зависимостей, какой является зависимость производительности труда от факторов, ее определяющих, наиболее приемлемы методы корреляционного и регрессионного анализа, так как они дают наиболее полную характеристику статистической зависимости между производи- тельностью труда и группой исследуемых факторов. Кроме того, с помощью этого метода можно выделить из множества рассматриваемых факторов подмножество наиболее существенных и построить регрессионную модель производительности труда. Такой обоснованный выбор группы основных факторов в свою очередь определяет адекватность получаемых в дальнейшем регрессионных моделей производительности труда. Применение данного метода предпочтительно в условиях оснащения предприятий ЭВМ.  [c.61]

На предыдущих этапах исследования было выявлено 11 факторов-претендентов для включения в математическую модель производительности труда. На данном этапе с помощью корреляционного анализа из очищенного на предыдущем этапе перечня факторов отбирают самые существенные, имеющие наиболее тесную связь с производительностью труда, между которыми нет линейной зависимости.  [c.79]

При применении вероятностно-статистического метода нормирования для определения нормы производственного запаса на предприятиях с регулярным процессом снабжения необходимо использовать по крайней мере два методологических подхода. Один из них построен на предположении, что в интервалах поставки отсутствует связь между нормообразу-ющими факторами (qt - t - r() и условия формирования производственного запаса носят стохастический характер. Другой подход должен быть основан на учете имеющей место определенной зависимости (корреляционной связи) между нормообразующими факторами, т.е. не полной, а только частичной согласованности между собой процессов снабжения и расхода марки МР на предприятии-потребителе.  [c.204]

С другой стороны, ежегодными надбавками фиксируется не только, а скорее всего не столько накопление непрерывного стажа, опыта улучшение качества трудоотдачи работника (ведь между этими показателями, конечно, нет жесткой корреляционной зависимости), сколько признание администрацией его возрастающих нужд со вступлением в брак, появлением детей, обзаведением обязательным набором потребительских товаров и услуг и т. д.  [c.10]

Для определения достоверности найденной корреляционной зависимости вычислялись среднеквадратичная погрешность коэффициентов корреляции оог и отношение г 1аог, которое не должно быть менее 2,6, если зависимость достоверна. Таким образом, для уточнения технических условий на физико-механические показатели резиновых смесей следует задаться физико-механическими показателями готовой продукции, а по уравнениям регрессии вычислить аналогичные показатели резиновых смесей. Так, найденная корреляционная- зависимость позволяет повысить точность и надежность определения показателей качества продукции без дополнительных затрат.  [c.97]

Эконометрика (2002) -- [ c.51 ]

Финансовый анализ и планирование хозяйствующего субъекта (2002) -- [ c.134 ]