Частная корреляция

Анализ значений / ,б, RH, RM матрицы коэффициентов частных корреляций приводит к аналогичному. выводу, поскольку значения /-критерия не превышают табличного значения.  [c.81]


Матрицы частных корреляций  [c.82]

Однако прежде чем окончательно выбрать группу основных факторов, необходимо проанализировать по табл. 35—36 возможность существования линейной зависимости между выбранными факторами х, —х5. Анализ матриц коэффициентов парных и частных корреляций показывает, что среди их элементов нет коэффициентов корреляций, превышающих или равных пороговому (6 = 0,74-0,8), что свидетельствует об отсутствии линейной зависимости между факторами.  [c.82]

Фактор Коэффициент парной корреляции Коэффициент частной корреляции Г-критерий  [c.38]

ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА. Такими моделями являются коэффициент парной корреляции, коэффициент частной корреляции, коэффициент множественной корреляции, коэффициент детерминации.  [c.280]


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]

Для простой корреляции d.f. на 2 меньше, чем число пар вариантов в случае частной корреляции необходимо также вычесть число исключаемых переменных.  [c.473]


Частная корреляция — зависимость между результативным и одним из факторных признаков при фиксированном значении других факторных признаков.  [c.112]

В главе 5 рассмотрен ряд проблем, связанных с использованием регрессионных моделей, таких, как мультиколлинеарность, фиктивные переменные, линеаризация модели, частная корреляция.  [c.4]

В предыдущих главах была изучена классическая линейная модель регрессии, приведена оценка параметров модели и проверка статистических гипотез о регрессии. Однако мы не касались некоторых проблем, связанных с практическим использованием модели множественной регрессии. К их числу относятся мультиколлинеарность, ее причины и методы устранения использование фиктивных переменных при включении в регрессионную модель качественных объясняющих переменных, линеаризация модели, вопросы частной корреляции между переменными. Изучению указанных проблем посвящена данная глава.  [c.108]

Выше, в 3.3, для оценки тесноты связи между переменными был введен выборочный коэффициент линейной корреляции. Если переменные коррелируют друг с другом, то на значении коэффициента корреляции частично сказывается влияние других переменных. В связи с этим часто возникает необходимость исследовать частную корреляцию между переменными при исключении (элиминировании) влияния одной или нескольких переменных.  [c.128]

Характеристическое уравнение 271 Целая положительная степень квадратной матрицы 260 Циклическая компонента 134 Частная корреляция 128, 129  [c.306]

Для определения зависимости объема реализации нефтепродуктов от каждого фактора, очищенного от сопутствующего влияния других факторов, рассчитываем коэффициенты частной корреляции, их средние квадратические ошибки и отношения  [c.177]

Коэффициенты парной и частной корреляции по абсолютной величине во всех случаях ниже соответствующих им парных. Это обусловлено очень тесной положительной зависимостью между данными факторами, что свидетельствует о наличии мультиколлинеарности.  [c.178]

Поэтому для отбора наиболее важных параметров в начале рассматривается влияние всех отобранных параметров-аргументов, затем постепенно отбрасываются параметры, -несущественно влияющие на зависимый показатель, пока не останутся такие, которые при выбранной форме связи оказывают наиболее существенное совместное влияние на зависимую переменную. Более просто эта проблема решается путем проверки коэффициентов частной корреляции (см. ниже).  [c.30]

Рассчитать линейные коэффициенты частной корреляции и коэффициент множественной корреляции, сравнить их с линейными коэффициентами парной корреляции, пояснить различия между ними.  [c.56]

Линейные коэффициенты частной корреляции здесь рассчитываются по рекуррентной формуле  [c.58]

Проанализировать линейные коэффициенты парной и частной корреляции.  [c.66]

Значения линейных коэффициентов парной корреляции определяют тесноту попарно связанных переменных, использованных в данном уравнении множественной регрессии. Линейные коэффициенты частной корреляции оценивают тесноту связи значений двух переменных, исключая влияние всех других переменных, представленных в уравнении множественной регрессии. 70  [c.70]

В результате получим матрицы коэффициентов парной и частной корреляции (рис. 2.8).  [c.72]

Коэффициенты частной корреляции дают более точную характеристику тесноты связи двух признаков, чем коэффициенты парной корреляции, так как очищают парную зависимость от взаимодействия данной пары признаков с другими признаками, представленными в модели. Наиболее тесно связаны у и х гух. х = 0,7335, связь у и  [c.73]

Если сравнить коэффициенты парной и частной корреляции, то можно увидеть, что из-за высокой межфакторной зависимости коэффициенты парной корреляции дают завышенные оценки тесноты связи  [c.73]

Определите показатели частной корреляции.  [c.87]

О. Андерсон (1887—1960) предложил измерять взаимосвязи между всеми названными компонентами рядов и находить частные корреляции между ними. Значимость каждой из них, конечно, различна если тренды обоих временных рядов сильно выражены и имеют одинаковую направленность, то соответствующая корреляция получает большое значение если тренды разнонаправленны, то корреляция может быть более значительной по величине, но отрицательной по знаку корреляция между остальными компонентами определяется теснотой связи между трендом и конъюнктурными колебаниями, трендом и сезонностью и т. д. О. Андерсон подчеркивал, что невозможно предсказать, какое значение может получить ковариация тех или иных компонент, так как все определяется конкретным экономическим материалом. Он обратил внимание на то, что дисперсии уровней временных рядов также могут быть представлены как многосложные, включающие вариацию тренда, конъюнктурной компоненты, сезонной и остаточной компонент.  [c.20]

На первый взгляд может показаться, что матрица парных коэффициентов корреляции играет главную роль в отборе факторов. Вместе с тем вследствие взаимодействия факторов парные коэффициенты корреляции не могут в полной мере решать вопрос о целесообразности включения в модель того или иного фактора. Эту роль выполняют показатели частной корреляции, оценивающие в чистом виде тесноту связи фактора с результатом. Матрица частных коэффициентов корреляции наиболее широко используется в процедуре отсева факторов. При отборе факторов рекомендуется пользоваться следующим правилом число включаемых факторов обычно в 6—7 раз меньше объема совокупности, по которой строится регрессия. Если это соотношение нарушено, то число степеней свободы остаточной вариации очень мало. Это приводит к тому, что параметры уравнения регрессии оказываются статистически незначимыми, a F- критерий меньше табличного значения.  [c.100]

Как было показано выше, ранжирование факторов, участвующих в множественной линейной регрессии, может быть проведено через стандартизованные коэффициенты регрессии (/ -коэффициенты). Эта же цель может быть достигнута с помощью частных коэффициентов корреляции — для линейных связей. При нелинейной взаимосвязи исследуемых признаков эту функцию выполняют частные индексы детерминации. Кроме того, частные показатели корреляции широко используются при решении проблемы отбора факторов целесообразность включения того или иного фактора в модель доказывается величиной показателя частной корреляции.  [c.121]

Показатели частной корреляции представляют собой отношение сокращения остаточной дисперсии за счет дополнительного включения в анализ нового фактора к остаточной дисперсии, имевшей место до введения его в модель.  [c.121]

Если выразить остаточную дисперсию через показатель детерминации S2 = с у (1 — ), то формула коэффициента частной корреляции примет вид  [c.122]

Рассмотренные показатели частной корреляции принято называть коэффициентами (индексами) частной корреляции первого порядка, ибо они фиксируют тесноту связи двух переменных при закреплении (элиминировании влияния) одного фактора.  [c.123]

Сопоставление коэффициентов частной корреляции разного порядка по мере увеличения числа включаемых факторов показывает процесс очищения зависимости результативного признака с исследуемым фактором.  [c.123]

Хотя частная корреляция разных порядков и может представлять аналитический интерес, в практических исследованиях предпочтение отдают показателям частной корреляции самого высокого порядка, ибо именно эти показатели являются дополнением к уравнению множественной регрессии.  [c.123]

При / = I формула коэффициента частной корреляции примет вид  [c.124]

Данный коэффициент частной корреляции позволяет измерить тесноту связи между у и хг при неизменном уровне всех других факторов, включенных в уравнение регрессии.  [c.124]

Многие факторы ( 14, "17, 19 и т. д.) имеют высокую колеблемость. Следует отметить ту особенность, что высокую колеблемость имеют факторы, которые в определенной степени поддаются регулированию, что способствует принятию правильных решений при выборе мероприятий по снижению издержек производства на этом технологическом участке. Проверкой установлено, что среди включенных в анализ факторов коллениар-ных нет. Коэффициенты парной и частной корреляции (табл. 13) свидетельствуют о том, что факторы, включенные в корреляционный анализ, имеют достаточно тесную связь с исследуемым показателем.  [c.37]

В учебнике излагаются основы эконометрики. Большое внимание уделяется классической (парной и множественной) и обобщенной моделям линейной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии мультиколлине-арность, фиктивные переменные, спецификация и линеаризация модели, частная корреляция. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных задач и задач для самостоятельной работы.  [c.2]

Если сравнить значения коэффициентов парной и частной корреляции, то приходим к выводу, что из-за слабой межфакторной связи (rXlx2 =-0,116) коэффициенты парной и частной корреляции  [c.58]

К сожалению, в ППП MS Ex el нет специального инструмента для расчета линейных коэффициентов частной корреляции. Матрицу парных коэффициентов корреляции переменных можно рассчитать, используя инструмент анализа данных Корреляция. Для этого 1)в главном меню последовательно выберите пункты Сервис / Анализ данных / Корреляция. Щелкните по кнопке ОК  [c.71]

Чем больше доля этого сокращения в остаточной вариации до введения дополнительного фактора, т. е. в S"2 , тем теснее связь между уих2 при постоянном действии фактора х . Корень квадратный из этой величины и есть индекс частной корреляции, показывающий в чистом виде тесноту связи у с х2.  [c.122]

Эконометрика (2002) -- [ c.128 , c.129 ]

Маркетинговые исследования Издание 3 (2002) -- [ c.646 ]