Данный метод, являющийся наиболее гибким и всеохватывающим, применяется в сочетании с другими (особенно с методами аналогий и структуризации целей) и характеризуется многообразием форм реализации. В первую очередь к ним относятся осуществление диагностического анализа особенностей, анализ проблем, узких мест в системе управления действующей производственно-хозяйственной организацией или в организациях, аналогичных вновь создаваемой, с тем, чтобы предусмотреть организационное решение выявленных проблем в разрабатываемой структуре управления. Сюда же относятся проведение экспертных опросов руководителей, а также сотрудников организации для выявления и анализа отдельных характеристик построения и функционирования аппарата управления, обработка полученных экспертных оценок статистико-математическими методами (ранговая корреляция, факторный анализ, обработка списков и др.). [c.133]
Система этих понятий и методов и составляет раздел математической статистики, который принято называть анализом ранговых корреляций. Методы ранговой корреляции широко используются, в частности, при организации и статистической обработке различного рода систем экспертных обследований (см., например, [126, 1311). [c.102]
Анализ статистических связей между порядковыми переменными сводится к статистическому анализу различных упорядочений (ранжировок) одного и того же конечного множества объектов и осуществляется с помощью методов ранговой корреляции. В зависимости от типа изучаемой ситуации (шкала измерения анализируемого свойства не известна исследователю или отсутствует вовсе существуют косвенные или частные количественные показатели, в соответствии со значениями которых можно определять место каждого объекта в общем ряду всех объектов, упорядоченных по анализируемому основному свойству) процесс упорядочения объектов производится либо с привлечением экспертов, либо формализованно — с помощью перехода от исходного ряда наблюдений косвенного количественного признака к соответствующему вариационному ряду. [c.123]
Метод ранговой корреляции [c.125]
Корреляционный анализ предполагает, что анализируемые переменные величины могут быть измерены точно. Однако в оценочной практике чаще возникают другие ситуации, когда возможна лишь экспертная оценка значимости показателей. Для измерения количественной связи между ранжированными показателями используется метод ранговой корреляции. [c.125]
На основании этого анализа возникла возможность сравнить вычисленные выше коэффициенты корреляции с целым рядом числовых характеристик отдельных уездов. Это сравнение и проводилось по методу ранговой корреляции. [c.276]
Непосредственное ранжирование является самым простым способом проведения рейтинга. Сущность этого метода (ранговая корреляция) состоит в том, что эксперты располагают в определенном порядке (как правило, возрастания или убывания качеств) оцениваемые объекты, затем рассчитывается среднее арифметическое место каждого объекта и в соответствии с этим значением составляется окончательно упорядоченный список. Достоверность результатов экспертизы проверяется по значению коэффициента конкордации — согласованности методов экспертов. [c.755]
Самая общая и типичная статистическая задача в экономическом анализе — изучение наличия, направления и интенсивности связей между показателями. Это первый этап познания закономерностей формирования результатов хозяйственной деятельности. Предположение о наличии и тесноте связи делается в случае выявления общих закономерностей в вариации значений изучаемых показателей. Источник возникновения этих общих закономерностей может быть разным — причинно-следственная связь между показателями, зависимость от общего фактора, случайное совпадение элементов вариации. Задача экономического анализа — раскрыть качественную основу взаимосвязи между количественными характеристиками экономических процессов. Стохастическое исследование связи происходит с помощью методов корреляционного анализа — коэффициентов и отношений корреляции. При этом в зависимости от характера исходной информации применяются разные приемы корреляционного анализа оценка парной корреляции между показателями с цифровой шкалой измерения ранговая корреляция и коэффициенты, рассчитанные по так называемым матрицам сопряженности для анализа связей между качественными показателями каноническая корреляция для анализа связи между группами показателей частная корреляция, которая позволяет исследовать связь между двумя [c.111]
В определенных обстоятельствах можно использовать коэффициент ранговой корреляции в качестве альтернативного показателя оценки зависимости между двумя наборами значений. Так, часто трудно получить точные показатели некоторых значений, и поэтому единственный надежный метод состоит в расстановке переменных по порядку, иначе говоря — в ранжировании значений. Коэффициент корреляции ранжированных значений называется коэффициентом ранговой корреляции, и он вычисляется по упрощенной формуле, которая приведена в этой главе. Значимая корреляция между двумя переменными подразумевает наличие линейной зависимости между ними. Методы регрессии можно использовать для определения уравнения наилучшей прямой линии, линии регрессии. Уравнение регрессии записывается в виде у = а + Ьх. Это уравнение можно использовать для оценки значения у при заданном значении х. Так, например, объем выручки от реализации можно рассчитать исходя из заданной суммы расходов на рекламу. Нелинейная зависимость между переменными должна быть преобразована в линейную, и только потом следует проводить базовый анализ регрессии. [c.128]
Ранжирование на основе балльной оценки сочетает в себе преимущества непосредственного ранжирования и ранговой корреляции. При этом список оцениваемых объектов может быть неограничен. Эксперты сами называют число объектов и оценивают их в баллах или располагают их в определенном порядке, при этом порядковому номеру присваивается соответствующее число баллов. Для получения окончательно упорядоченного списка ранжируемых объектов баллы складываются, а объекты располагаются в порядке возрастания или убывания баллов. Балльное ранжирование стало одним из наиболее популярных методов рейтинговой оценки среди российских информационных и аналитических агентств. [c.336]
Понятие ранговой корреляции. Под ранговой корреляцией понимается статистическая связь между порядковыми переменными. В статистической практике эта связь анализируется на основании исходных статистических данных, представленных упорядочениями (ранжировками) п рассматриваемых объектов по разным свойствам (см. столбцы табл. 2.1). Есть ли хоть какая-то согласованность (или связь) между упорядочением анализируемых объектов по свойству x(k> и упорядочением тех же объектов по другому свойству (/> Можно ли измерить и проанализировать совокупную статистическую связь, существующую между ранжировками одних и тех же объектов Оь 02,. .,, Оп, полученными в соответствии со степенью проявления в них сначала свойства ( 1 (1-й способ упорядочения), затем-—свойства x(kt) (2-й способ упорядочения) Таким образом, речь идет о системе понятий и методов, позволяющих измерять и анализировать статистическую связь, существующую между двумя или несколькими ранжировками одного и того же конечного множества объектов О,, 02, . .., Оп. [c.102]
Разностные аналоги метода Ньютона — Гаусса 309 Ранг объекта 100, 123, 124 Ранговая корреляция 100, 102, 120 Ранговый коэффициент корреляции 106 [c.474]
Раскрыты возможности экономико-статистического анализа и выборочного наблюдения, применяемые аудиторами. Подробно рассмотрены условия и методология статистической и нестатистической выборки, а также важнейших аналитических процедур в соответствии с Правилами (стандартами) аудиторской деятельности 1996-1998 гг. и международной практики методы монетарного выборочного наблюдения, а также методы непараметрической статистики (ранговой корреляции) при аудиторской оценке проверяемых экономических субъектов. [c.2]
Применение методов непараметрической статистики (математического аппарата ранговой корреляции) позволяет аудитору осуществить скалярную оценку развития хозяйственной системы по материалам ее проверенной и подтвержденной бухгалтерской отчетности (за определенные отчетные периоды). [c.119]
Тем не менее имитация производственно-коммерческих процессов для различных хозяйственных систем на основе матричных методов и компьютерной обработки больших массивов информации уже сейчас позволяет предопределять и фиксировать результаты их деятельности (например, по соотношению затрат и результатов) по центрам ответственности, привлекать для анализа методы непараметрической статистики (ранговой корреляции) и динамические нормативы, ориентировать любую хозяйственную систему не на пресловутую базу , а на перспективу сбалансированного экономического роста [33, 57]. [c.92]
Математическая статистика объединяет различные традиционные методы статистического анализа моделируемых явлений регрессионный, корреляционный и факторный анализы, ранговая корреляция и др. Эти методы достаточно полно изложены в многочисленных литературных источниках, поэтому остановимся лишь на их общих понятиях и возможностях. [c.250]
Среди выборочных корреляционных методов (например, при оценке тесноты связи ранжированных данных экспертов) широко используется ранговая корреляция. Она применяется только тогда, когда есть возможность определить последовательность рангов (порядковых номеров), а не измерить только пары величин двух переменных. [c.250]
В частности, исследователь должен уметь а) выбрать (с учетом специфики и природы анализируемых переменных) подходящий измеритель статистической связи (индекс или коэффициент корреляции, корреляционное отношение, какую-либо информационную характеристику связи, ранговый коэффициент корреляции и т. п.) б) оценить (с помощью точечной и интервальной оценок) его числовое значение по имеющимся выборочным данным в) проверить гипотезу о том, что полученное числовое значение анализируемого измерителя связи действительно свидетельствует о наличии статистической связи (или, как говорят, проверить исследуемую корреляционную характеристику на статистически значимое ее отличие от нуля) г) проанализировать структуру связей между компонентами исследуемого многомерного признака, снабдив проведенный анализ специальным плоским геометрическим представлением исследуемой структуры, в котором компоненты (переменные) изображаются точками, а связи между ними — соединяющими их отрезками (см. рис. 4.1 и 4.2). Описанию методов и моделей, привлекаемых для решения всех тих вопросов, и посвящен данный раздел. [c.56]
Для объективной оценки факторов, влияющих на изучаемое явление, важно учесть мнение экспертов. Такой учет производится путем формализования имеющихся априорных сведений с помощью методов ранговой корреляции. Ведется опрос мнений экспертов путем анкетирования. Каждый эксперт заполняет анкету, в которой перечисляются факторы, влияющие на изучаемый показатель, и их размерность. Факторы располагаются в ряд по мере изменения степени их влияния. Фактору, который, по мнению эксперта, оказывает наибольшее влияние на изучаемый показатель, присваивается ранг 1 и т.д. Если эксперту не удается разделить влияние некоторых факторов, то этим факторам присваивается один и тот же ранговый номер. На основании данных анкетного опроса составляется сводная анкета, которая называется матрицей рангов. [c.121]
Измерение связи между ранжированными признаками производится с помощью ранговых коэффициентов корреляции Спирмена (р) и Кендэлла (Т). Эти методы применимы не только для качественных, но и для количественных показателей, особенно при малом объеме совокупности, так как непараметрические методы ранговой корреляции не связаны ни с какими ограничениями относительно характера распределения признака. [c.144]
Метод экспертного нормирования. Метод экспертного нор-ования заключается в том, что формирование нормативов осу-гвляется группой высококвалифицированных специалистов-юртов на основе оценки потенциала работника, количества и жтва труда, исходя из собственного опыта в выполнении дан-работы или научного прогноза. Правомерность оценок экс-гов проверяется методами ранговой корреляции. [c.563]
Экспертный метод (метод Дельфи) основан на экспертных оценках направлений развития технологических способов производства и изменения характера потребления. Эти оценки служат важным источником научно-технической и технико-экономической информации а перспективу, их дают квалифицированные специалисты. Метод основан на сборе и обобщении мнений экспертов по определенным вопросам. Для этого разрабатываются специальные анкеты, в которые должны быть внесены количественные характеристики предмета экспертизы, обоснование мнения. Опрос осуществляется в несколько туров при уточнении. круга вопросов в каждом последующем тур-е. Прямые дебаты экспертов исключаются, но все специалисты знакомятся с полученной информацией после каждого тура. Эксперты, чье мнение реако отличается от остальных, должны дать объяснение. При характеристике времени наступления события эксперты называют три оценки — оптимистическую, пессимистическую и вероятную. На основе этих оценок математическим путем устанавливается оптимальная. Мнение экспертов оценивается в баллах, согласованность мнений экспертов оценивают по разработанным формулам— коэффициенту ранговой. корреляции Спирмена и коэффициенту конкордации М. Кендалла. Вывод делается на основе мнения большинства. [c.154]
Непараметрические методы. Непараметрические методы статистики, в отличие от параметрических, не базируются на каких-либо предположениях о законах распределения данных3. В качестве непараметрических критериев связи переменных часто используют коэффициент ранговой корреляции Спирмена и коэффициент ранговой корреляции Кендалла. [c.87]
Невостребованность оригинальных статистических разработок советского периода. К ним можно отнести упомянутые исследования И. М. Сыроежина [54, 55] по синтезу динамических нормативов и применению при оценке результатов хозяйственной деятельности таких статистических методов, как ранговая корреляция, весьма плодотворных для аудита. [c.9]
Проверим метод расчета коэффициента ранговой корреляции по инверсиям Кинв для режимов функционирования хозяйственных систем с полностью совпадающими и полностью инвертированными фактическими рядами показателей, сопоставляя их поочередно с динамическим нормативом. Выше подробно описаны причины, по которым на практике такие режимы функционирования встречаются чрезвычайно редко, и тем не менее, проверим по формуле, будут ли соответствовать в этих случаях значения Кипи 1 и Кипи = " Напомним, что все а,, = М. так как эталонный ряд в принятых условиях всегда имеет натуральный порядок. Следовательно, результаты анализа могуг оыть представлены в табл. 6.8. Положительный режим функционирования в ней обозначен через Ь (+), а отрицательный - через Ь (-). [c.141]
Разработаны математич. методы определения согласованности экспертов. Наиболее распространёнными являются коэффициенты ранговой корреляции — статистич. аналоги меры близости, определяющие попарную согласованность экспертов, и коэффициенты кон-кордации, определяющие согласованность группы экспертов в целом. Напр., формула для расчёта коэффициента ранговой корреляции между ранжированиями, предложенная англ. учёным М. Кендал лом [c.558]
Прежде всего это позволит повысить действенность традиционного бухгалтерского учета, поскольку минимизирует временные разрывы между возникновением фактов хозяйственной жизни и их отражением в учете. Далее на этой основе можно продолжить исследования и шире применять на практике имитацию хозяйственных процессов для оптимизации управления ими. Применение моделирования и других методов, известных из теории и практики экономического анализа, уже сейчас позволяет наиболее опытным аудиторам осуществлять такую имитацию. Она должна быть основана на добротном программном обеспечении, на машинной и автоматизированной обработке учетно-аналитичес-кой информации, что дает им возможность в считанные минуты решать задачи огромной размерности (например, по применению динамических нормативов и ранговой корреляции), о самой постановке которых раньше не могло быть и речи. [c.91]
Естественно, не существует какого-либо однозначного метода определения гетероскедастичности. Однако к настоящему времени для такой проверки разработано довольно большое число тестов и критериев для них. Рассмотрим наиболее популярные и наглядные графический анализ отклонений, тест ранговой корреляции Спирмена, тест Парка, тест Глейзера, тест Голдфелда-Квандта. [c.214]
Указанная выше работа Б. С. Ястремского полезна и тем, что в ней приводится четкое объяснение метода рангов. При помощи ранговой корреляции произведено изучение причин, влиявших на тесноту связи между элементами — площадью посева и составом семьи. [c.275]
Любое ранжирование остальных четырех методов должно рассматриваться как пробное. Первым рассмотрим наименее противоречивый случай. В экспериментах, содержащих ошибку спецификации, двухшаговый метод наименьших квадратов показывает заметно худшие результаты по сравнению с остальными тремя методами, если предопределенные переменные не сильно коррелированы друг с другом, и его качества становятся относительно лучшими, когда такая корреляция присутствует. В итоге представляется правильным присвоение этому методу наименьшего рангового значения. Неожиданно метод максимального правдоподобия с полной информацией оказался лучше других. Можно было ожидать, что он более других методов пострадает от ошибочной спецификации. Конечно, для достаточно больших значений у21 это вполне может произойти. Также неожиданным оказалось и то, что метод наименьших квадратов, без ограничений не проявил себя в этих экспериментах. Это произошло потому, что при работе с малыми выборками использование априорной информации "о модели, которое достигается с помощью метода максимального правдоподобия с полной информацией и метода ограниченной информации для отдельного урав нения, дает больший вклад в качество оценок, чем уменьшение ошибок спецификации этой модели. Метод наименьших квадратов без ограничений не введен нас в заблуждение из-за неправильных ограничений на элементы матрицы П, не в то же время он не способен воспринять верные ограничения. В результате ov. не выдерживает конкуренции с двумя методами, использующими априорнук информацию, когда степень неточности ограничений не очень велика. [c.422]
Метод сравнения профилей34 коррелирует ранговый номер требования работы к компетенциям (Q-сортировка на основе наиболее важных и наименее важных для исполнения) со средним ранговым номером компетенций человека (Q-сортировка на основе наиболее дескриптивного и наименее дескриптивного профиля человека с его собственных слов, а также со слов его руководителя и одного из коллег). Наилучший кандидат — человек с наибольшей корреляцией ранговых номеров человека и работы. [c.261]
Смотреть страницы где упоминается термин Метод ранговой корреляции
: [c.25] [c.662] [c.63] [c.311] [c.36] [c.8] [c.351] [c.219]Смотреть главы в:
Методы оценки и технической экспертизы недвижимости -> Метод ранговой корреляции