В корреляционных зависимостях одному значению факторного признака (х) соответствует одно значение результативного признака (у) (возможно существование и нескольких значений у, тогда рассматривается среднее). [c.205]
Каждое явление можно рассматривать и как причину, и как результат. Например, производительность труда можно рассматривать, с одной стороны, как причину изменения объема производства, уровня ее себестоимости, а с другой — как результат изменения степени механизации и автоматизации производства, усовершенствования организации труда и т.д. Если тот или иной показатель рассматривается как следствие, как результат действия одной или нескольких причин и выступает в качестве объекта исследования, то при изучении взаимосвязей его называют результативным показателем. Показатели, определяющие поведение результативного признака, называются факторными. [c.27]
Нами рассчитаны двенадцать уравнений множественной линейной корреляции, четыре функции в виде полинома, пять-производственных функций Кобба — Дугласа и четырнадцать кинетических производственных функций. Для определения степени влияния отобранных факторов на результативный признак нами вычислены [c.5]
При построении аналитических группировок из двух взаимосвязанных показателей один рассматривается в качестве фактора, влияющего на другой, а второй — как результат влияния первого. Но следует при этом иметь в виду, что взаимозависимость и взаимовлияние факторного и результативного признаков для каждого конкретного случая могут меняться (факторный признак может выступать в качестве результативного и наоборот). [c.51]
Стохастические связи между различными явлениями и их признаками в отличие от функциональных, жестко детерминированных, характеризуются тем, что результативный признак (зависимая переменная) испытывает влияние не только рассматриваемых независимых факторов, но и подвергается влиянию ряда случайных (неконтролируемых) факторов. Причем полный перечень факторов не известен, так же как и точный механизм их воздействия на результативный признак. В этих условиях значения зависимой переменной тоже не могут быть измерены точно. Их можно определить с определенной вероятностью, поскольку они подвержены случайному разбросу и содержат неизбежные ошибки измерения переменных. [c.69]
Корреляционный анализ ставит задачу измерить тесноту связи между варьирующими переменными и оценить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак. [c.70]
Регрессионный анализ предназначен для выбора формы связи, типа модели, для определения расчетных значений зависимой переменной (результативного признака). [c.70]
Методы корреляционного и регрессионного анализа используются в комплексе. Наиболее разработанной в теории и широко применяемой на практике является парная корреляция, когда исследуются соотношения результативного признака и одного факторного признака. Это — однофакторный корреляционный и регрессионный анализ. Именно такой анализ является основой для изучения многофакторных стохастических связей. [c.70]
Частные коэффициенты эластичности (Э/) показывают, какого роста результативного признака в процентах можно ожидать с возрастанием факторного признака на один процент. Алгоритм расчета [c.76]
Надо иметь в виду, что коэффициенты регрессии не отражают того, какой из факторов сильнее влияет на результативный признак, поскольку коэффициенты измерены в разных единицах, не учтена вариация факторных признаков, т.е. они несопоставимы. [c.77]
Признак результативный — признак, характеризующий следствие в совокупности явлений, связанных причинно-следственной связью. Этот признак называется также зависимыми. [c.309]
Связь стохастическая (вероятностная) — связь, при которой каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, т. е. определенное статистическое распределение. [c.311]
Система факторная — совокупность факторных и результативных признаков, связанных одной причинно-следственной связью. [c.312]
Основной проблемой построения регрессионной модели (уравнения регрессии) является определение типа аналитической функции, отражающей механизм связи результативного признака с факторным (факторными). Для представления имеющейся связи тем или иным уравнением выдвигается рабочая гипотеза, которая в дальнейшем или подтверждается, или отвергается. [c.320]
Тип кривой выбирается на основе сочетания теоретического анализа и исследования исходных эмпирических данных. Теоретический анализ наряду с обычными логическими сопоставлениями известных научных понятий включает опыт предыдущих исследований, экспертные оценки специалистов. Эмпирический путь заключается в изучении имеющихся исходных данных посредством построения корреляционных полей и эмпирических линий регрессии, а также анализа параллельных рядов, в результате которого исследуются разности между парами значений признаков (увеличивающиеся и уменьшающиеся абсолютные разности, постоянные и изменяющиеся относительные роста и т.д.). Изучение эмпирического материала показывает наличие или отсутствие связи, ориентирует ее направление и форму. Так, если результативный признак по сравнению с факторным увеличивается с одинаковой скоростью — связь прямолинейная, одинаковым темпом — связь экспоненциальная и т.п. [c.320]
Применительно к измерению связей здесь у представляет собой результативный признак х — факторный а0и и] — параметры прямой. [c.321]
Под. множественной корреляцией понимается исследование статистической зависимости результативного признака от нескольких факторных признаков. [c.324]
Прямое сравнение коэффициентов регрессии в уравнении множественной регрессии дает представление о степени влияния факторных признаков на результативный признак только тогда, когда они выражаются в одинаковых единицах и имеют примерно одинаковую колеблемость. [c.327]
Коэффициент Э, показывает, на сколько процентов изменится результативный признак при изменении факторного признака на 1% при фиксировании значений остальных факторов на каком-либо уровне. Если в качестве такого уровня принять их средние значения, то получим средний частный коэффициент эластичности. [c.327]
Относительные показатели, характеризующие взаимосвязь признаков в совокупности явлений, а также взаимосвязь результативных признаков-следствий с факторными признаками-причинами, например, связь уровня душевого дохода с размером потребления мяса или фруктов на одного человека связь дозы удобрений с урожайностью картофеля и т.п. К таким показателям относятся рассматриваемые в главе 8 коэффициенты корреляции, эластичности, детерминации, а также в главе 10 аналитические индексы. Относительные показатели взаимосвязи могут быть как отвлеченными, так и именованными числами. [c.48]
Дисперсия результативного признака внутри группы при относительном постоянстве признака-фактора возникает за счет других факторов (не связанных с изучаемым). Эта дисперсия называется остаточной (та колеблемость, которая осталась при закреплении изучаемого фактора х). Она определяется по формуле [c.128]
Эмпирическое корреляционное отношение измеряет, какую часть общей колеблемости результативного признака вызывает изучаемый фактор. Соответственно оно рассчитывается как отношение факторной дисперсии к общей дисперсии результативного признака [c.129]
Так же как и показатель парной связи, r >vz принимает значение в интервале [0,1]. В числителе подкоренного выражения находится факторная дисперсия результативного признака [c.131]
Однако при всех отмеченных плюсах этот метод имеет огромный минус - дробление совокупности, в результате чего выделяются подгруппы с малым числом единиц. В этом случае средние значения результативного признака неустойчивы, не достигается погашение прочих факторов, соответственно, ненадежными становятся и показатели связи. Но если совокупность большого объема и распределение признаков-факторов не являются крайне асимметричными, этот метод, как никакой другой, позволяет получить много информации об отношениях между переменными. [c.132]
В какой-то мере избежать дробления данных и при этом получить чистые характеристики связей между переменными позволяет применение метода стандартизации распределений в комбинационной таблице. Если в группах по одной переменной, скажем, по z в табл. 6.7, распределение по другой переменной х принять стандартным и на его основе рассчитать групповые средние величины результативного признака, то они будут отличаться за счет принадлежности к разным группам по признаку z при элиминировании признака х. В качестве стандартного применяется распределение в целом по совокупности. Так, по данным табл. 6.7 стандартное распределение по х следующее [c.132]
На основе полученных стандартизованных средних можно рассчитать показатели чистой связи между величиной прибыли и средним запасом оборотных средств. Попробуйте сделать такой расчет. Стандартизация распределения по переменной z, расчет стандартизованных средних результативного признака и показателей чистой связи между у и х при элиминировании z проводится аналогично. Заметим, что рассмотренные приемы анализа не входят пока в ППП для ЭВМ. Возможно, это сделает кто-то из вас. [c.133]
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]
У] - средняя величина результативного признака в /-и группе [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]
Корреляционная связь между признаками может возникать разными путями. Важнейший путь - причинная зависимость результативного признака (его вариации) от вариации факторного признака. Например, признак х - балл оценки плодородия почв, признак у -урожайность сельскохозяйственной культуры. Здесь совершенно ясно логически, какой признак выступает как независимая переменная (фактор) х, какой - как зависимая переменная (результат) у. [c.229]
Корреляционно-регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает нам более полное измерение роли каждого фактора прямое, непосредственное его влияние на результативный признак косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы влияние всех факторов на результативный признак. Если связь между факторами несущественна, индексным анализом можно ограничиться. В противном случае его полезно дополнить корреляционно-регрессионным измерением влияния факторов, даже если они функционально связаны с результативным признаком. [c.232]
Для измерения тесноты связи применяется несколько показателей. При парной связи теснота связи измеряется прежде всего корреляционным отношением, которое обозначается греческой буквой г). Квадрат корреляционного отношения - это отношение межгрупповой дисперсии результативного признака, которая выражает влияние различий группировочного факторного признака на среднюю величину результативного признака, к общей дисперсии результативного признака, выражающей влияние на него всех причин и условий. Квадрат корреляционного отношения называется коэффициентом детерминации [c.232]
Для оценки правомерности выбранных факториальных признаков и меры существенности их влияния на результативный признак, т. е. на величину удельных эксплуатационных затрат, определялись коэсрфициенты корреляции для каждой из пар признаков. [c.24]
Полученные коэффициенты парной корреляции между результативным признаком и каждым из факториальных призна ков по нефтедобывающим объединениям были близки к единице, что указывгло на очень высокую тесноту связи. [c.24]
Метод статистических группировок. Его суть заключается в следующем по выбранным факторным признакам х группируют статистические данные по анализируемым НГДУ, затем вычисляют средневзвешенные значения для результативного признака у по группам, на которые разбиты НГДУ. Затем средние величины результативного и факторного признака выражают в процентном отношении к одной из групп факторов, расположенных в восходящем или нисходящем порядке. Затем, переходя от одной группы к другой и прослеживая изменения групповых средних, устанавливают связь между изучаемыми явлениями. [c.67]
Результативный показатель, результативный признак, зависимая переменная (dependent variable) — вычисляемая по функциональной зависимости величина. [c.238]
Каждый из этих факторов не должен быть в функциональной зависимости от другого или от группы факторов. Иные факторы изучались при построении зависимости между результативным признаком (эксплуатационные затраты на одну скважину в год эксплуатации) и фактореальными признаками по нефтедобывающей промышленности СССР [20]. При этом были отобраны для включения в линейное корреляционное управление, следующие факторы [c.65]
Чем выше бетта-коэффициент, тем сильнее воздействие анализируемого фактора на результативный признак, так как р -коэффициент отражает, на какую часть своего среднеквадратического отклонения изменится результативный показатель с изменением факторного признака на величину одного его квадратического отклонения. [c.77]
Поскольку Офакт измеряет вариацию результативного признака, связанную с изменением фактора, по которому произведена группировка, a Dwm - вариацию, связанную с изменением всех прочих факторов, сравнение этих величин, рассчитанных на одну степень свободы, дает возможность оценить существенность влияния признака-фактора на результативный признак с помощью F-критерия [c.213]
Смотреть страницы где упоминается термин Результативный признак
: [c.312] [c.327] [c.327] [c.328] [c.328] [c.128] [c.130] [c.212] [c.212] [c.232] [c.233]Справочник по математике для экономистов (1987) -- [ c.310 ]