Крамера и коэффициентом "лямбда". [c.552]
Мы рассмотрим статистики, обычно используемые для оценки статистической значимости и тесноты связи переменных, в таблице сопряженности. Статистическая значимость наблюдаемой связи обычно измеряется критерием Теснота связи важна с практической точки зрения. Обычно она имеет значение, если связь статистически значимая. Тесноту связи можно измерить коэффициентом корреляции фи, коэффициентом сопряженности Крамера и коэффициентом "лямбда". Эти статистики ниже описаны детальнее. [c.575]
Таким образом, связь не очень сильна. В этом случае V = о Так всегда происходит для таблицы Другой обычно рассчитываемой статистикой является коэффициент "лямбда". [c.578]
Мера в процентах улучшения прогнозирования значения зависимой переменной при данном значении независимой переменной. Значения коэффициента "лямбда" лежат в пределах от 0 до [c.578]
Значения коэффициента "лямбда" лежат в пределах от 0 до 1. Значение "лямбда", равное О, означает, что никакого улучшения в прогнозировании не наблюдается. Значение 1 указывает на то, что прогноз может быть сделан без ошибки. Это происходит тогда, когда каждая категория независимой переменной связана с одной категорией зависимой [c.579]
Симметричный коэффициент "лямбда" не дает предположения о какая из переменных зависимая. Он измеряет общее улучшение прогнозирования, когда прогноз уже сделан в обоих направлениях. [c.579]
Если нулевая гипотеза отклонена, то определите тесноту связи, используя статистики коэффициент сопряженности, Крамера, коэффициент "лямбда" или другие статистики). [c.580]
Л (лямбда) - коэффициент Оукена [c.830]
Коэффициент "лямбда" используется в том случае, когда переменные измерены с помощью номинальной шкалы, коэффициент (asymmetri lambda) показывает выраженное в процентах улучшение при прогнозировании значения зависимой переменной при данном значении независимой переменной, [c.578]
Асимметрический коэффициент "лямбда" подсчитывают для каждой из зависимых переменных. Также рассчитывают симметричный коэффициент (symmetri lambda) — средним значением двух асимметричных значений. [c.579]
Симметричный коэффициент "лямбда" не делает предположения о том, какая из переменных зависимая. Он измеряет прогнозирования, когда прогноз уже выполнен в обоих направлениях [14]. Значение асимметричного коэффициента "лямбда" в табл. 15.3, если в качестве переменной взять Internet, равно 0,333. Это указывает на то, что знание пола нашу возможность прогнозирования на 0,333, т.е. имеет место улучшение прогнозирования на 0,33%. Симметричный коэффициент "лямбда" также равен 0,33%. [c.579]
Часто, чтобы лучше уяснить суть связи переменных, вводят третью переменную. Статистика позволяет проверить статистическую значимость наблюдаемой в таблице, s o-i-i пряженности. С помощьюкоэффициента сопряженности, V -коэффициент Крамера и коэффициента "лямбда" определяют силу связи между переменными. [c.598]
Бессмысленно интерпретировать результаты анализа, если определенные дискрими-не являются статистически значимыми. Поэтому выполнить статистическую проверку нулевой гипотезы о равенстве средних всех функций во всех группах генеральной совокупности. В программе SPSS эта проверка базируется на коэффициенте лямбда (X) Уилкса. Если одновременно проверяют несколько [c.695]
Измерители линейной чувствительности к движению финансовых переменных используются под различными обозначениями. На рынке инструментов с фиксированным доходом чувствительность к движению процентных ставок измеряется дюрацией. На рынке акций чувствительность к фактору рынка в цепом (например, фондовому индексу) называется систематическим риском или коэффициентом бета. На рынке производных инструментов чувствительность < изменению цены базового актива измеряется коэффициентом дельта. Пока- атели — производные второго порядка — называются выпуклостью на рынке -шструментов с фиксированным доходом и коэффициентом гамма на рынке 1роизводных инструментов. Выпуклость измеряет изменчивость дюрации по мере вменения процентной ставки. Аналогично гамма измеряет изменения дельты чри изменении цены базового актива. Оба показателя измеряют чувствитель--юсть второго порядка (или квадратичную чувствительность) к изменениям финансовых переменных. Существует множество иных показатели риска, применяемых по отношению к производным инструментам вега, memo, po, лямбда, скорость , цвет и др., которые рассматриваются ниже. [c.216]
Дисперсионный анализ показал высокую значимую разницу между более и менее успешными предпринимателями (значения лямбды Уилкса = 0,638 р — 0,001). Дискриминантный анализ, выполненный по данным, дал значимую функцию (лямбда = 0,638 р = 0,0013). Поиск информации и Систематическое планирование продемонстрировали коэффициенты дискриминантной функции выше 0,4. [c.237]