Проверка значимости уравнения регрессии производится на основе дисперсионного анализа. [c.70]
Проверка данной гипотезы осуществляется на основе дисперсионного анализа - сравнения объясненной и остаточной дисперсий. [c.157]
Этот критерий служит основой дисперсионного анализа, проведенного в табл. 5.3. [c.147]
После сбора и упорядочения исходной информации в соответствии с требованиями, которые к ней предъявляются, анализ значимости факторов продолжается, но на качественно иной основе, с применением дисперсионного анализа и других методов математических оценок. Важное значение на этом этапе анализа приобретает оценка себестоимости добычи нефти (за 100% принята себестоимость по одному нефтедобывающему району в целом за 1974 г.) и включенных в анализ факторов по основным статистическим характеристикам (табл. 3). [c.25]
Естественно, что полученная в эксперименте величина ft не совпадает с интересующим заказчика математическим ожиданием потерь в i-м варианте АЗС, которое мы обозначим через ft. Цель дисперсионного анализа — дать возможность сделать выводы о величинах fi на основе анализа величин ft. Для этого подсчитываются две суммы [c.284]
Классификация и ранжировка хозяйственных объектов являются одной из важнейших задач экономического анализа. Выявление классов однотипных предприятий для разработки общих нормативов планирования, оценки, стимулирования и ранжировка хозяйственных объектов по результатам хозяйственной деятельности давно внедрились в экономический анализ. Новые возможности повышения качества решения этих задач появляются в результате применения таких методов, как группировка многомерных наблюдений, дисперсионный анализ, в частности современный факторный и компонентный анализ, кластерный анализ. Предпочтительным для аналитических целей наряду со специальными приемами классификации является исследование структуры совокупности хозяйственных объектов методами современного факторного (компонентного) анализа. Синтетические факторы или компоненты, выявленные на основе внутренних связей системы экономических показателей, характеризуют отдельные самостоятельные стороны экономических явлений (технический уровень производства, уровень управленческой работы, уровень организации производства и труда и т.п.) и имеют вполне определенную содержательную экономическую интерпретацию. Поэтому классификация и ранжировка хозяйственных объектов по значениям этих факторов или компонент носят более значительную аналитическую нагрузку, чем группировка на основе гетерогенного набора признаков. [c.115]
Дисперсионный анализ часто применяется совместно с аналитической группировкой (см. гл. 6). В этом случае данные подразделяются на группы по значениям признака-фактора, вычисляются значения средних величин результативного признака в группах, считается, что различия в их значениях определяются различиями в значениях фактора. Задача состоит в оценке существенности различий между средними значениями результативного признака в группах. Итак, испытуемая гипотеза может быть записана как гипотеза о средних величинах // ц, = = ц3 =... Как было показано в предыдущем параграфе, когда выделяются две группы, эта задача решается с помощью /-критерия. Если же число сравниваемых групп больше двух, то существенность различий между группами доказывается с помощью дисперсионного анализа, на основе F-критерия. Заметим, что результаты дисперсионного анализа, так же как и выводы о характере связи, значения показателей ее силы и тесноты, зависят от числа групп, выделенных по признаку-фактору. [c.212]
Рассмотрим двухфакторный дисперсионный анализ, основой проведения которого служит комбинационная группировка по двум факторам х и z, с последующим разложением дисперсии результативного признака у [c.214]
Первичный анализ может быть описательным и представлять табличные данные, на основе которых выводят или рассчитывают такие показатели, как средние уровни, стандартные отклонения и частости, либо сравнительным, то есть содержать, например, сопоставительные таблицы. В более сложных случаях используют методы поиска корреляции, например регрессионный анализ. Для установления причинно-следственных соотношений применяют, например, дисперсионный анализ экспериментальных данных. [c.68]
| Таблица 11.2. Дисперсионный анализ на основе аккумуляционного |  |
Данная книга является логическим продолжением справочного издания Прикладная статистика Основы моделирования и первичная обработка данных , вышедшего в 1983 г. В ней рассматриваются методы корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа. Приводятся их алгоритмы и обзор программного обеспечения. [c.4]
Вместо обычно применяемого метода проб и ошибок можно воспользоваться логическим методом, в основе которого лежит более эффективная организация данных. Этот метод представляет собой развитие работы Фишера, который впервые описал применение спланированных экспериментов, дисперсионного анализа и регрессионного анализа в приложении к биологическим исследованиям. [c.227]
В книге японского автора в краткой и доступной форме освещен опыт промышленности Японии по управлению качеством продукции и применению для этих целей статистических методов. В ней сконцентрированы основные сведения, необходимые для специалистов, занимающихся вопросами управления качеством. Книга знакомит с практическими средствами управления качеством, а также с основами статистических методов анализа, включая количественные и качественные методы оценивания, планирование экспериментов, регрессионный и дисперсионный анализ. Необходимо иметь в виду, что отдельные рассуждения автора отражают условия производства капиталистической страны. [c.4]
Дисперсионный анализ На основе анализа дисперсий определяется, влияют ли факторы па состояние спроса [c.116]
В дальнейшем изложены основы некоторых методов математической статистики (метод выборок, дисперсионный анализ, ряды и метод корреляции) и даны примеры решения некоторых экономических задач с применением этих методов. [c.6]
В главе рассматривались взаимосвязи между дисперсионным и ковариационным анализом, а также регрессией. В главе вы познакомитесь с регрессионным анализом, объясняющим вариацию в доли рынка, продажах, предпочтении торговой марке и других маркетинговых результатах, получаемых при управлении такими маркетинговыми переменными, как реклама, цена, распределение и качество продукции. Однако прежде чем приступить к изучению регрессии, мы рассмотрим парную корреляцию и частный коэффициент корреляции, лежащие в основе регрессионного анализа. [c.640]
Этот результат подводит базу под традиционный дисперсионный анализ, проводимый обычно так, как показано в табл. 5.1. Отношение первого среднего квадрата из первой строки этой таблицы к среднему квадрату из второй ее строки дает нам (5.59) или (5.60), а соответствующая критическая область выбирается на основе / -распределения с k — 1 и п — k степенями свободы. [c.143]
Расчет корреляций дает основу для более сложных видов анализа регрессионного, дисперсионного, факторного и др. Часто при исследованиях ставится задача выделить основные факторы, определяющие развитие и размещение того или иного явления. Эту задачу решает многомерный факторный анализ. Он позволяет свести к минимуму (к трем-четырем главным факторам) большие совокупности исходных показателей, характеризующих сложное явление. Уравнение факторного анализа имеет вид [c.225]
Надежность теста определяется его качеством, и прежде всего точностью измерения. Требования к надежности устанавливаются в зависимости целей и задач тестирования. Проверка надежности осуществляется, как правило, параллельным или повторным тестированием объекта исследования. Кроме того, надежность может определяться методами корреляционного (на основе корреляции высказываний), дисперсионного и факторный анализов. [c.166]
Регрессия с фиктивными переменными служит основой для понимания дисперсионного и анализа. Покажем, что регрессия с фиктивными равнозначна [c.672]
Результаты дисперсионного анализа на основе аккуму- [c.274]
Сошлемся еще на один пример. В ленинградском объединении Электросила анкеты социологического опроса предусматривают оценку 30 качеств, которые сведены в 8 групп политическая зрелость, дисциплина и отношение к труду, уровень знаний, организаторские способности, моральные качества, умение налаживать отношения с людьми, стиль руководства и, наконец, авторитет. На каждый вопрос анкеты возможен один из пяти вариантов ответа, расположенных по степени убывания оценки. Полученная информация обрабатывается на компьютере и подготавливается социо-грамма — графическое и табличное выражение оценочных коэффициентов. В заключение социограммы отмечаются положительные качества работника и его недостатки, требующие устранения, а также качества, которые целесообразно развивать. На основе этой информации для руководителей всех рангов определяется с помощью дисперсионного анализа зона соответствия . [c.167]
Средне-дисперсионный анализ ("mean-varian e analysis") основывался на "квадратическом критерии качества" измеряя риск дисперсией дохода от выбранного портфеля пенных бумаг и считая, что исследуемая модель "статична" В современном анализе рассматриваются и более общие "функции качества" и "функции полезности" в проблематике оптимального "инвестирования, потребления, размещения" Важно при этом отметить новый аспект - динамику во времени, необходимость "последовательного" "шаг за шагом" принятия решений - на основе лишь прошлой информации, т. е. без упреждения. "Статика" предусматривала, что мы интересуемся доходом в момент времени N > 0, а портфель составляется в момент времени га = 0, т. е. является Ь-измеримым. "Динамика" же допускает развитие во времени, причем значение дохода в любой момент n N определяется портфелем, составленным по информации до момента времени n — 1, т. е. являющимся 3-п— -измеримым, и так "шаг за шагом" [c.86]
Если бы мы сохранили Ёсе Манные компоненты, то коэффициенты ttpii переменных х в уравнении (11.17) совпали бы с- коэффициентами, найденными прямой регрессией Y на все переменные х. Возникает вопрос, как мы должны принять решение о том, какие компоненты сохранить и сколько их оставить Простейшее решение на основе величин характеристических корней в случае рассмотренного Кендаллом иллюстративного примера трудно достижимо. Может быть, воспользоваться для этой регрессии критерием (11.14), или обычным дисперсионным анализом Это приведет к бессмысленным результатам при наличии полной коллинеарности между переменными. Пусть, например, х2 = 2хг и пусть [c.330]