Приведенный перечень категорий во многом определяет последовательность проектирования структуры систем управления качеством, поскольку она должна отражать логические отношения между категориями, т.е. отношения их соподчиненности и детерминации. [c.113]
Альтернатива "поддерживающего обучения" - "инновационное обучение". Оно предусматривает способность обучаемых к проективной детерминации будущего и требует кардинально новых подходов. [c.85]
Если коэффициент корреляции возвести в квадрат, получим коэффициент детерминации (d = 0,94). Он показывает, что производительность труда на 94% зависит от фондовооруженности труда, а на долю других факторов приходится 6% изменения ее уровня. [c.68]
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]
Для чего и как рассчитывается коэффициент корреляции при прямолинейной и криволинейной зависимости Что показывает величина коэффициентов корреляции и детерминации [c.71]
На основании приведенных данных о затратах (X) и объемах производства продукции (У) рассчитайте уравнение связи и коэффициенты корреляции и детерминации и дайте им экономическую интерпретацию. [c.72]
ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА. Такими моделями являются коэффициент парной корреляции, коэффициент частной корреляции, коэффициент множественной корреляции, коэффициент детерминации. [c.280]
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]
Анализ проводится, например, по коэффициенту детерминации [c.79]
Модель себестоимости добычи нефти и газа Сумма квадратов отклонений Коэффициент множественной детерминации F-крите-рий [c.95]
Альтернативным показателем степени зависимости между двумя переменными является коэффициент детерминации, представляющий собой возведенный в квадрат коэффициент корреляции (г2). Коэффициент детерминации выражается в процентах и отражает величину изменения результативного показателя (у) за счет изменения другой переменной — факторного показателя (х). [c.72]
По результатам нашего примера, приведенного выше, коэффициент детерминации составил г = 0,471 б2 = 0,2224 = 22,24%. Это означает, что более 22% изменений в выручке от продаж связаны с изменениями в расходах на рекламу. [c.72]
Линейная и ранговая корреляция алгоритмы расчетов. Изложите порядок расчета и использования коэффициента детерминации. [c.83]
Определите коэффициент детерминации по условию теста 1. Интерпретируйте уровень этого коэффициента. [c.84]
Если коэффициент корреляции возвести в квадрат, получим коэффициент детерминации (d = 0,435). Он показывает, что урожайность зерновых культур на 43,5% зависит от качества почвы, а на долю других факторов приходится 56,5% прироста урожайности. [c.136]
В случаях, когда трудно обосновать форму зависимости, решение задачи можно провести по разным моделям и сравнить полученные результаты. Адекватность разных моделей фактическим зависимостям проверяется по критерию Фишера, показателю средней ошибки аппроксимации и величине множественного коэффициента детерминации, о которых речь пойдет несколько позже (см. 7.4). [c.144]
Эти сведения вводятся в ПЭВМ и рассчитываются матрицы парных и частных коэффициентов корреляции, уравнение множественной регрессии, а также показатели, с помощью которых оценивается надежность коэффициентов корреляции и уравнения связи критерий Стьюдента, критерий Фишера, средняя ошибка аппроксимации, множественные коэффициенты корреляции и детерминации. [c.145]
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]
О полноте связи можно судить также по величине множественных коэффициентов корреляции и детерминации. В нашем примере на последнем шаге R = 0,92, a D = 0,85. Это значит, что вариация рентабельности на 85 % зависит от изменения исследуемых факторов, а на долю других факторов приходится 15 % вариации результативного показателя. Значит, в корреляционную модель рентабельности удалось включить наиболее существенные факторы. [c.152]
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]
Такая модель может быть получена и оценена подобно моделям простой регрессии. Но обычно необходимо построить регрессионную модель с минимальным и достаточным для описания поведения экономической или производственной системы набором переменных. Необходимость добиться высокого уровня детерминации определяет тенденцию к включению в состав модели большого числа переменных. [c.91]
Квадрат величины г,, является коэффициентом множественной детерминации и характеризует долю влияния выбранных признаков на результативный фактор [c.328]
Множественный коэффициент корреляции R = 0,947, коэффициент детерминации R2 = 0,898. Таким образом, три фактора, включенные в уравнение регрессии, объясняют 89,8% вариации прибыли. [c.332]
Частный коэффициент детерминации для первого фактора х при элиминации факторов х2, х3 равен 0,479, для фактора х2 при элиминации факторов xj, х3 — 0,282. Анализ этих коэффициентов показывает, что более высокая теснота связи прибыли и вложений в государственные ценные бумаги за счет этого фактора объясняется 75,9% вариации уровня прибыли. Напротив, корреляция прибыли и объема кредитов, выданных предприятиям, слабая. [c.332]
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]
Существует и другая возможность оценки роли группировочных признаков, их значимости для классификации на основе стандартизованных коэффициентов регрессии или коэффициентов раздельной детерминации (см. гл. 8). [c.147]
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]
Квадрат коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации [c.242]
Это выражение соответствует выражению т)2 (см. формулу (8.2)). Тождество коэффициента детерминации и квадрата корреляционного отношения служит основанием для интерпретации величины г2л, как доли общей дисперсии результативного признака у, которая объясняется вариацией признака-фактора х (и связью между вариацией обоих признаков). Собственно говоря, основным показателем тесноты связи и следовало бы считать коэффициент детерминации [c.242]
Оба квадрата корреляционных отношений соответствуют по содержанию ранее рассмотренному коэффициенту детерминации (8.1) и (8.2) и интерпретируются как показатели доли вариации результативного признака, объясняемой за счет вариации группировочно-го, факторного признака (и, конечно, связанных с ним прочих факторов). В данном примере связь является тесной. Различие в том, что в эмпирическом корреляционном отношении связь признаков не абстрагирована от случайных влияний прочих факторов на вариацию у, не связанных с вариацией х. [c.255]
Коэффициент детерминации г2 = 71,3%, т. е. вариация возраста супруга или супруги на 71% зависит от вариации возраста второй половины . Связь весьма тесная. [c.258]
Поскольку г 2 - аналог коэффициента детерминации, можно сделать вывод, что 42,2% вариации себестоимости молока в совокупности 136 предприятий были связаны с вариацией продуктивности коров (и с факторами, варьирующими согласованно с продуктивностью в соответствии с ранее сделанной оговоркой об интерпретации парных связей). [c.266]
Коэффициент множественной детерминации R2 составляет соответственно 0,728 0,558 и 0,817. Следовательно, вариации производительности труда, например, по НГДУ с падающей добычей на 81,7% определяются колеблемостью факторов х, х%, 4 и т. д. [c.86]
После выбора типа уравнения и расчета его параметров следует проверка выбранной функции на адекватность. Сущность этогог этапа заключается в том, адекватно ли характеризует выбранная функция развитие исследуемого экономического явления и нет ли среди факторов таких, которые можно исключить из-за незначительности в изучении данного явления. Для исследования используют коэффициент детерминации и критерий Фишера. [c.81]
Статистический анализ уравнения показал следующее фактическое значение F-критерия равно 57,77 при табличном значении 3,33-(для 5%-ного уровня значимости), корреляционное отношение равно 0,99747. Проверка по -критерию показала, что корреляционное отношение значимо (tk — 42,484 при табл = 2,228). Коэффициент множественной детерминации, равный 0,9949, показывает, что вариация себестоимости, объясняемая вариацией изучаемых факторов, составляет 99,49%. [c.89]
Необходимость применения многофакторного корреляционного анализа. Этапы многофакторного корреляционного анализа. Правила отбора факторов для корреляционной модели. Обоснование необходимого объема выборки данных для корреляционного анализа. Сбор и статистическая оценка исходной информации. Способы обоснования уравнения связи. Основные показатели связи в корреляционном анализе и их интерпретация. Сущность парных (общих), частных и множественных коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка значимости коэффициентов корреляции. Порядок расчета уравнения множественной регрессии шаговым способом. Интерпретация его параметров. Назначение коэффициентов эластичности и стандартизированных бетта-коэф-фициентов. [c.138]
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]
Полученное значение гораздо больше коэффициента Фехнера. Квадрат коэффициента корреляции, т. е. коэффициент детерминации, составил 0,839, или 83,9%. Вариации надоев молока на корову связаны с вариацией затрат в хозяйствах, произведенных в среднем на 1 корову. [c.246]