model korelacji (CM) - obliczeniowe programu, zapewniając wytwarzanie równaniem matematycznym, w którym wskaźnik produktywności ilościowo w zależności od jednego lub większej liczby wskaźników.
uh = ao + a1h1
gdzie: y - efektywna stopa, w zależności od czynnika X;
x - zmienna czynnik;
A1 - opcja KM, pokazując, jak bardzo zmieni się wskaźnik produktywności ze zmianą czynnika X na jednostkę, pod warunkiem, że wszystkie inne czynniki wpływające y pozostają bez zmian;
AO parametr KM, który pokazuje wpływ innych czynników na wskaźnik produkcyjnej na inne niż zmiennej x współczynnik
Wybierając skuteczne wskaźników i modeli czynników należy wziąć pod uwagę fakt, że produktywność wskaźnik łańcucha przyczynowości jest na wyższym poziomie,czynnikiem niż wydajność.
specyfikacje modelu korelacji
Po obliczeniu parametrów modelu obliczony współczynnik korelacji korelacji.
r - współczynnik korelacji, -1 ≤ p ≤ 1, pokazuje siłę i kierunek czynnik wpływ na wynik indeksu.Im bliżej 1, tym silniejszy związek, tym bliżej do 0, słabszej link.Jeżeli współczynnik korelacji jest dodatni, to bezpośrednie połączenie, jeśli ujemna - informacje zwrotne.
formuła współczynnik korelacji Pxy = (x * x-1 / R) / * eu eh eh
hh2- = (x) 2;eu = y2 (y) 2
Jeśli KM liniowej wieloczynnikowej, mające postać:
uh = ao + a1h1 a2x2 + ... + anx
to oblicza wiele współczynnik korelacji.
0 ≤ p ≤ 1, i pokazuje wytrzymałość połączonego wpływu wszystkich parametrów na czynnik produktywny.
P = 1- ((uh-yi) 2 / (yi -usr) 2)
Gdzie: uh - wydajne wskaźnik - obliczona wartość;
yi - wartość rzeczywista;
usr- rzeczywistej wartości średniej.
Szacunkowa wartość yi uzyskać zastępując model korelacji zamiast x1, x2 etc.ich wartości rzeczywiste.
dla modeli jednowymiarowych i wielowymiarowych nieliniowych obliczony współczynnik korelacji:
-1 ≤ m ≤ 1;
0 ≤ m ≤ 1
wierzył, że relacje między wydajne i uwzględnione w modelu wskaźników czynnikowych jest słaby, jeżeli wartość bliskości współczynnika połączenia (m) w zakresie 0-0,3;jeśli 0,3-0,7 - szczelność połączenia - średnia;powyżej 0.7-1 - silnej więzi.
Ponieważ współczynnik korelacji (para) p, współczynnik korelacji (wielokrotny) Współczynnik korelacji P m - wartości prawdopodobieństwa, a następnie oczekują współczynniki ich znaczenie (określonej w tabeli).Jeśli te czynniki są większe niż wartość tabeli bliskość współczynników łączących znaczące czynniki.Jeśli czynniki znaczenie bliskości związku jest mniejsza niż tabelarycznych wartości lub jeśli sprzężenie współczynnik jest mniejszy niż 0,7, model nie uwzględnia wszystkich czynników wydajność znacząco wpływając na wynik.
współczynnik oznaczanie wykazuje współczynnik procent włączone parametry modelu określenia powstawania wyniku.
D = P2 * 100%
D = P2 * 100%
D = m2 * 100%
Jeżeli współczynnik determinacji jest większa niż 50, a następnie model właściwie opisuje proces, w ramach badania, jeśli mniej niż 50, to musimy cofnąć się do pierwszego etapu budowyi do rewizji indeksów czynnikiem doboru do włączenia do modelu.
stosunek Fisher lub test Fishera charakteryzuje efektywność modelu jako całości.Jeżeli obliczony stosunek ten jest większy niż tabeli wbudowany model nadaje się do analizy i planowania wskaźników obliczeń dla przyszłości.Mniej więcej wartość tabeli = 1,5.Jeśli obliczona wartość jest mniejsza niż w tabeli, należy najpierw zbudować model, w tym istotnych czynników mających wpływ na wynik.Oprócz skuteczności ogólnego modelu znacząco wpływają na siebie współczynnik regresji.Jeżeli obliczona wartość tego stosunku przekroczył największą tabeli współczynnik regresji jest istotne, jeżeli jest ona mniejsza, indeks czynnika, który jest przeznaczony do tego stosunku, są usuwane z próbki, obliczenia rozpocznie się pierwszy, ale bez tego czynnika.
