Модель множественной корреляции производительности труда как функция нескольких независимых переменных может быть записана в виде [c.198]
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]
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]
Представляет интерес применяемый в отдельных отраслях промышленности метод множественной корреляции. Многофакторный корреляционный анализ как статистический метод является наиболее целесообразным для количественного определения влияния многих факторов на уровень себестоимости. [c.23]
Одним из таких методов является расчет трудоемкости оборудования и других средств на основе эмпирических зависимостей ее величины от тех или иных конструктивных, производственных либо эксплуатационных параметров (массы, мощности, производительности и т. д.) при данных масштабах и типе производства. Такие зависимости устанавливаются методом множественной корреляции для трудоемкости в целом, а также раздельно по видам работ. В последнем случае общая трудоемкость единицы нового оборудования получается как сумма [c.72]
Известными методами множественной корреляции зависимость себестоимости (U) лампы от параметров Т и г) установлена в виде [c.67]
Существенность включенных в уравнения регрессии (20) — (22) факторов оценена по коэффициенту множественной корреляции R и путем проверки по /-критерию Стьюдента. [c.86]
Поскольку факторы, влияющие на производительность труда, действуют совместно и их влияние разделить трудно, при анализе темпов роста производительности труда широко используются модели множественной корреляции (вид II), с помощью которых выявляются наиболее существенные факторы и находится зависимость между производительностью труда и установленными факторами. [c.262]
Из практики известно, что при планировании издержек обращения основную роль играет не только валовой товарооборот, но и заработная плата работников нефтеснабжения. Коэффициент множественной корреляции, вычисленный с участием фактора заработной платы, равен R = 0,743, что говорит о-большей связи издержек обращения с товарооборотом и заработной платой. [c.152]
Оператор 3. Вычисление коэффициента множественной корреляции уравнения регрессии (IV.4). [c.78]
После выполнения указанных действий проводится проверка на адекватность и надежность модели в целом по всем участвующим в переборе уравнениям регрессии. Для этого применяют такие показатели, как коэффициенты множественной корреляции, средняя ошибка аппроксимации и -критерий. Оценка моделей по совокупности этих характеристик позволяет установить наиболее оптимальную форму связи. [c.18]
Оценка этой формы связи по коэффициенту множественной корреляции и средней ошибке аппроксимации показывает, что адекватность данной модели не подтверждается. Действительно, хотя значение коэффициента достаточно высокое (0,92), средняя ошибка аппроксимации составляет более 10% (I = 14,5%). Поэтому данная форма должна быть исключена из перебора известных уравнений регрессии. [c.29]
Анализ полученной формы связи по той же причине, что и в первом случае, позволяет сделать вывод о непригодности и этой модели. Коэффициент множественной корреляции хотя и имеет более высокое значение, чем в линейной зависимости (0,93), но по величине средней ошибки аппроксимации (б = 12,4%) это уравнение регрессии подлежит исключению из дальнейшего перебора. [c.29]
Последняя модель себестоимости добычи нефти, как показывает оценка ее по известным критериям, удовлетворяет условиям адекватности. Коэффициент множественной корреляции R составляет 0,98, что свидетельствует о том, что колеблемость исследуемого показателя более чем на 96 % определяется факторами, включенными в эту модель. При оценке по f-критерию (t R = 30,5) можно утверждать, что с вероятностью 0,99 факторы, включенные в модель, имеют существенную связь с исследуемым показателем (t a n = 2,58). Средняя ошибка аппроксимации составляет всего лишь 2,9 %, а F-критерий, характеризующий уровень остаточной дисперсии, превышает критическое (табличное) значение в четыре раза. К этому следует добавить, что полученная модель себестоимости добычи нефти представляет собой достаточно простую форму связи, легко решается и поддается экономической интерпретации. [c.30]
Оценка полученной модели по статистическим характеристикам показывает, что колеблемость затрат исследуемой подсистемы на 85 % обусловлена колеблемостью факторов, включенных в модель, коэффициент множественной корреляции высокий (/ = 0,92) и существенный (f = = 39,8), модель является адекватной, средняя ошибка аппроксимации (ё = 5,7%) меньше 10%. [c.39]
Коэффициент множественной корреляции надежный (f = 14,8 при t абл = 2,0). Модель достаточно точно отображает изменение себестоимости добычи нефти (е = 7,8 %). Все включенные в модель факторы оказались существенными (tf. > 2,0). [c.73]
В западных системах бухгалтерского учета часто применяется анализ методом множественных корреляций. [c.205]
Приемы корреляционного анализа используются для измерения влияния факторов в стохастическом анализе, когда взаимосвязь между показателями неполная, вероятностная. Различают парную и множественную корреляцию. Парная корреляция - это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой -результативным. Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем. [c.64]
Коэффициент множественной корреляции равен 0,92, коэффициент множественной детерминации - 0,85. Это значит, что изменение уровня рентабельности на 85% зависит от изменения исследуемых факторов, а на долю других факторов приходится 15% вариации [c.69]
ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА. Такими моделями являются коэффициент парной корреляции, коэффициент частной корреляции, коэффициент множественной корреляции, коэффициент детерминации. [c.280]
Коэффициент множественной корреляции (R) характеризует тесноту связи между результативным показателем и набором факторных показателей [c.281]
Коэффициент множественной корреляции принимает только положительные значения в пределах от 0 до 1. Чем ближе значение коэффициента к 1, тем больше теснота связи. И, наоборот, чем ближе к 0, тем зависимость меньше. При значении R < 0,3 говорят о малой зависимости между величинами. При значении 0,3 < Я < 0,6 говорят о средней тесноте связи. При Я > 0,6 говорят о наличии существенной связи. [c.281]
Квадрат коэффициента множественной корреляции называется коэффициентом детерминации (D) D = R. Коэффициент детерминации показывает, какая доля вариации результативного показателя связана с вариацией факторных показателей. В основе расчета коэффициента детерминации и коэффициента множественной корреляции лежит правило сложения дисперсий, согласно которому общая дисперсия (а2) [c.281]
Коэффициент множественной корреляции между величинами р. [c.132]
В случае нелинейности связи и при изучении множественной корреляции задача определения тесноты связи соотносится с проблемой изучения аналитической формы связи (коэффициент или отношение корреляции в этом случае прямо зависит от выбранной формы связи). Выявление аналитической формы связи означает моделирование хозяйственного процесса путем выявления закономерностей формирования значений результативного показателя под влиянием факторных показателей. Это основная и самая сложная задача в экономическом анализе, которая при стохастическом подходе решается методом регрессионного анализа. [c.114]
Метод математического моделирования основан на построении однофакторной модели (парная корреляция) и многофакторной модели (множественная корреляция). [c.368]
Значит, корреляционная (стохастическая) связь — это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений. Отличают парную и множественную корреляцию. [c.128]
Парная корреляция - это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой - результативным. Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем. [c.128]
Следующий этап корреляционного анализа — расчет уравнения связи (регрессии). Решение проводится обычно шаговым способом. Сначала в расчет принимается один фактор, который оказывает наиболее значимое влияние на результативный показатель, потом второй, третий и т.д. И на каждом шаге рассчитываются уравнение связи, множественный коэффициент корреляции и детерминации, /""-отношение (критерий Фишера), стандартная ошибка и другие показатели, с помощью которых оценивается надежность уравнения связи. Величина их на каждом шаге сравнивается с предыдущей. Чем выше величина коэффициентов множественной корреляции, детерминации и критерия Фишера и чем ниже величина стандартной ошибки, тем точнее уравнение связи описывает зависимости, сложившиеся между исследуемыми показателями. Если добавление следующих факторов не улучшает оценочных показателей связи, то надо их отбросить, т.е. остановиться на том уравнении, где эти показатели наиболее оптимальны. [c.149]
Для того чтобы убедиться в надежности уравнения связи и правомерности его использования для практической цели, необходимо дать статистическую оценку надежности показателей связи. Для этого используются критерий Фишера (F-отношение), средняя ошибка аппроксимации ( ), коэффициенты множественной корреляции (/ ) и детерминации (D). [c.151]
Коэффициент детерминации модели, равный квадрату приведенного коэффициента множественной корреляции, составил 99,31% стандартная ошибка модели оказалась равна 4415 тыс. руб., / статистика Фишера — 4,415, а уровень значимости гипотезы об отсутствии связи — менее 0,01%. [c.90]
Под. множественной корреляцией понимается исследование статистической зависимости результативного признака от нескольких факторных признаков. [c.324]
Совокупный коэффициент множественной корреляции гу характеризует тесноту связи результативного у и факторных х, х2,. .., хт признаков и в общем случае определяется по формуле [c.327]
Таким образом, коэффициент множественной корреляции, как и величина остаточной дисперсии, характеризует качество подбора уравнения регрессии. [c.328]
Для изучения влияния одних процентных ставок на другие целесообразно проводить корреляционно-регрессионный анализ, позволяющий измерить тесноту связи между изучаемыми показателями (корреляционный анализ) и определить теоретическую форму связи между ними (регрессионный анализ). Прежде всего необходимо получить подтверждение о том, что связь между двумя или более изучаемыми показателями существует, а затем измерить ее. Применение тех или иных методов корреляционного анализа зависит от целей исследования. В случае парной корреляции, т.е. когда анализу подвергается влияние одного показателя (фактора, х) на другой (результат, у), чаще всего используют линейный коэффициент корреляции. В случае множественной корреляции, т.е. когда проводят анализ влияния нескольких факторов (л , х . ... л ) на результат (у), как правило, рассчитывают парные, частные и совокупный коэффициенты корреляции. [c.622]
Средняя ошибка оценки коэффициента множественной корреляции тк определяется по формуле [c.285]
Коэффициент множественной корреляции можно найти через коэффициенты парной корреляции между факторами и результативным показателем и бета-коэффициенты по формуле [c.124]
На стадии, предшествующей выполнению НИР, предпро-изводственные (текущие) затраты на нее могут определяться с учетом либо средних затрат на типовые работы соответствующего вида, либо известных затрат на создание аналогичных средств с корректировкой на изменение их параметров, либо средних затрат на одного работника, а также на основе парной или множественной корреляции зависимости затрат от задаваемых значений и параметров объектов исследования. [c.248]
Коэффициенты множественной корреляции К составляют для НГДУ с растущей добычей 0 853 со стабильной добычей 0,747 и с падающей добычей 0,904. [c.86]
Регрессионный анализ (regression analysis) — статистическая модель для измерения среднего значения изменения независимой переменной в зависимости от изменения одной (простая корреляция) или нескольких (множественная корреляция) зависимых переменных. [c.239]
В случае множественной корреляции основой для расчета парных коэффициентов, характеризующих тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми показателями, служит линейный коэффициент корреляции, применяемый в однофакторных корреляционно- [c.622]
Такого рода характеристика явлений, влияющих на уровень и динамику валютного курса, является непременным этапом, предшествующим самостоятельному статистическому анализу факторов на основе конкретного цифрового материала. Дальнейший анализ выглядит чаще как моделирование взаимосвязей и оценка тесноты взаимозависимости (корреляционно-регрессионный анализ). Напомним, что выбор функции осуществляется исходя из показателей значимости уравнения и ошибок аппроксимации. Это относительная ошибка аппроксимации, средняя квадратическая ошибка аппроксимации (6ОСТ) (чем они меньше, тем лучше уравнение) и коэффициент множественной детерминации (R2) или коэффициент множественной корреляции (R) (чем ближе он к 1, тем более вероятность, что уравнение регрессии носит совершенно случайный характер). Для проверки значимости используют F-критерий с распределением Фишера. [c.670]
Смотреть страницы где упоминается термин Множественная корреляция
: [c.100] [c.251] [c.18] [c.114] [c.327] [c.24] [c.124]Смотреть главы в:
Маркетинговые исследования Издание 3 (2002) -- [ c.618 ]