Коэффициент парной корреляции R между результативным и факториальным признаками можно рассчитать по формуле [c.155]
Вычисление парных коэффициентов корреляции между расходом ресурса и остальными факторами проверка надежности этих коэффициентов. [c.34]
Вычисление парных коэффициентов корреляции между исследуемыми факторами, построение уравнения регрессии, проверка его надежности по критериям Фишера и Стьюдента, исключение из исходной матрицы ненадежных факторов. [c.34]
Коэффициенты факторов можно найти и с помощью коэффициентов парной корреляции. [c.25]
Следует отметить, что по элементам полученной матрицы коэффициентов парной корреляции rih можно предварительно проанализировать зависимость между производительностью труда и каждым из влияющих на нее факторов, а также между самими факторами и выделить среди них претендентов на дальнейшее исключение. Для этого в первую очередь отыскивают коэффициенты r,ft, близкие к единице и превышающие некоторое пороговое значение 6 = 0,7- 0,8. Затем все коэффициенты rik проверяют на значимость по -критерию (Стьюдента). Если при заданном значении уровня значимости q значение ь>Табличное, то гш значимо. [c.80]
Анализ матриц коэффициентов парной корреляции (табл. 35) показывает, что исключению подлежат факторы 6, 7, 8, так как коэффициенты их корреляции со значением показателя производительности труда незначительны ri6=—0,171 гц=—0,186 гi = 0,196. Значение /-критерия коэффициентов парных корреляций соответственно равны 1,44 1,59 1,63, а при 10%-ном уровне значимости /табличное =1,645. Таким образом, все значения -критерия, соответствующие 6, 7, 8 факторам, меньше табличного значения. [c.81]
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]
Анализ проведенных расчетов по Миннефтепрому показал, что основное влияние на величину удельного расхода оказывают затраты времени на работы по проводке скважин t, Р Так, коэффициент парной корреляции Z/yz 0, 983. Это свидетельствует с достоверностью 0, 99 о наличии между ними линейной связи. Влияние же остальных двух факторов для данного объема наблюдений оказалось несущественным. Это подтвердилось и полученными значениями функции Фишера, характеризующими влияние факторов. (Методика использования критерия Фишера изложена в статье ( 1 ) этого же сборника). Соответствующее уравнение регрессии для Миннефтепрома имеет следующий вид [c.50]
Коэффициенты парной корреляции для линейной модели ( 1 ) [c.50]
Характерно, что коэффициенты парной корреляции для мо де— ли (10) оказались также ниже критического уровня для тех же самых объединений, что и в линейной модели. [c.52]
Коэффициенты парной корреляции для степенной модели (1О) [c.52]
Подводя итоги проведенному исследованию, следует отметить, что удобнее для практических расчетов является линейная модель, поэтому в этом смысле предпочтительными являются уравнения 4, 5, 6, 7, 8, 9 перед уравнениями 12, 13, 14, 15, 16, 17, хотя для уравнений 12—16 коэффициенты парной корреляции незначительно выше. [c.54]
В уравнении 16 коэффициент парной корреляции несколько ниже соответствующего коэффициента уравнения 9. [c.54]
Выдача на печать результатов исследования и моделирования в виде таблиц статистических характеристик для всех исследуемых факторов парных коэффициентов корреляции и их критических значений коэффициентов регрессии, показателей их надежности, коэффициентов эластичности. [c.270]
Операторы 72—77. Вычисление парных коэффициентов корреляции между расходом ресурса и остальными факторами и проверка надежности этих коэффициентов для объединенной [c.74]
Операторы 78—82. Вычисление парных коэффициентов корреляции между исследуемыми факторами. [c.75]
Оператор 83. Подпрограмма формирования матрицы парных Коэффициентов корреляции для нахождения уравнения регрессии (IV.4) в случае объединенной совокупности (без учета типа буровой установки). [c.75]
Оператор 145. Подпрограмма исключения из матрицы парных коэффициентов корреляции ненадежности факторов для объединенной совокупности. [c.75]
Оператор 1. Ввод исходных данных. Алгоритм использует матрицу парных коэффициентов корреляции между факторами, включаемыми в модель [c.77]
Оператор 2. Вычисление определителя из матрицы парных коэффициентов корреляции (IV.5). [c.78]
Оператор 4. Вычисление определителя, получаемого из определителя (IV.5) заменой /-го столбца парных коэффициентов корреляции (гь г2,..., г ). [c.78]
Матрицы парных коэффициентов корреляции [c.27]
Матрица коэффициентов парной корреляции [c.35]
Фактор Коэффициент парной корреляции Коэффициент частной корреляции Г-критерий [c.38]
Важно отметить, что предварительно в MS Ex el необходимо было просчитать парные коэффициенты множественной корреляции. Но это возможно осуществить и в данной программе. Для этого необходимо выполнить следующую последовательность действий. [c.102]
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]
Следует учесть, что коэффициенты парной корреляции показывают наличие тесной связи между производительностью труда и отдельными факторами и между факторами лишь в том случае, если различия между НГДУ по другим факторам (кроме учтенных) несущественны и незначительно влияют на произво- [c.80]
Критическое значение коэффициента парной корреляции при уровне значимости оС = 0,95 равно соответственно ZKpfab = 0,95) = 0,576 м при уровне значимости Q(, = = 0,98. равно Z/f/j/o 0,98) = 0,658 для объема выборки / = 10. Это свидетельствует об отсутствии линейной зависимости между фактическим удельным расходом и выбранными факторами для нашей выборки. Анализ данных по указанным объединениям показывает, что разброс фактических удельных расходов очень велик, что и послужило причиной низких значений коэффициентов парной корреляции. [c.51]
Для установления взаимосвязи между уровнем организации труда буровых бригад и технико-экономическими показателями предприятия нами был использован регрессионный анализ. Расчеты, проведенные по данным буровых предприятий объединения. Кцминефть за. .1976— 1-977 гг., показывают, /что между уровнем организации труда буровых бригад (X) и себестоимостью 1 м проходки (С), производительностью труда- (У),. коммерческой скоростью бурения (г) существует тесная- значимая зависимость. Коэффициенты парной. корреляции гс = — 0,5588, гу = 0,6442, гг = 0,5787. [c.35]
Оценка тесноты связи между переменными по коэффициенту парной корреляции не решает всех вопросов. В частности,этот показатель не учитывает частной ("чистой") корреляции между изучаемь М явлением и характеризующими его факторами. Известно, что кФкУи аяся хорошая теснота связи между двумя показателями может возникнуть под влиянием третьего показателя, который имеет высокую теС"отУ связи с общими исследуемыми показателями. Чтобы исключить нежелательное влияние этих показателей и более достоверно установить зНачимость каждого фактора с учетом одновременного действия других, в0°Дят частный коэффициент корреляции разных степеней. Проверка надежности этого коэффициента по одному из известных критериев [21, 4Ь 46, 48] позволяет более точно оценить значимость каждого фактора, выбранного для модели. Необходимо оценить существенность факторов в зависимости от характера связи между ними, а также между отдельными факторами и исследуемым показателем. [c.17]
В табл. 4 представлена матрица парных коэффициентов корреляции. Анализ представленных в табл. 4 данных показывает, что между отдельными факторами имеется мультиколлениарность. Так, между факторами Xj и 3f коэффициент парной корреляции превышает 0,8. Из этого следует, что один из указанных в паре факторов должен быть исключен при дальнейшем анализе. Решение о том, какой фактор необходимо исключить, принимает исследователь, основываясь на результатах предшествующего анализа о значимости каждого фактора. В данном случае целесообразно исключить фактор "X. [c.28]
Данные матрицы показывают, что при дальнейшем анализе необходимо исключить фактор, характеризующий удельный вес скважин, оборудованных ЭЦН (Х13), так как парный коэффициент корреляции между Л и Х13 больше 0,8. Это свидетельствует о том, что соотношение способов эксплуатации скважин установлено близким к оптимальному. Расчеты тесноты связи между Хэ и Х13, проведенные на основании данных исследований М. М. Саттарова [29], показали что фактически установившееся соотношение способов эксплуатации близко к оптимальному. Из дальнейшего анализа фактор Х13 исключен как коллениарный фактору Х3. [c.35]
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]
Проверкой с помощью матрицы парных коэффициентов корреляции установлено, что коллениарных факторов нет. В процессе построения модели были исключены как несущественные (по f-критерию) факторы X иХ24 (табл.16). [c.39]