Corelare (CM) - un calcul programul, oferind producerea unei ecuații matematice, în care indicatorul productiv cuantificată în funcție de unul sau mai mulți indicatori.
uh = ao + a1h1
unde: y - rata efectivă, în funcție de factorul X;
x - variabila factor;
A1 - opțiune KM, arătând cum indicator productiv de mult se va schimba de la o schimbare de factor X pe unitate, cu condiția ca toți ceilalți factori care afectează y rămân neschimbate;
AO parametru KM care arată influența toți ceilalți factori pe un indicator de producție la altul decât variabile factor x
Când indicatori și modele de factor eficient alegerea trebuie să țină seama de faptul că indicatorul de producție din lanțul de cauzalitate este la un nivel superior,factor decât performanța.
model de caietul de sarcini de corespondență
După calcularea parametrilor modelului calculat coeficientul de corelație de corelație.
r - coeficientul de corelație, -1 p ≤ ≤ 1, arată puterea și direcția de influență asupra factorului scorul index.Mai aproape de 1, cu atât relația, mai aproape de 0, link-ul mai slab.În cazul în care coeficientul de corelare este, atunci o conexiune directă pozitivă dacă este negativ - feedback.
formula coeficient de corelație pxy = (x * x-1 / y) / * eu eh eh
hh2- = (x) 2;eu = y2 (y) 2
Dacă KM liniar multifactorială, având forma:
uh = ao + a1h1 a2x2 + ... + ANX
atunci se calculează coeficientul de corelație multiplă.
0 ≤ p ≤ 1, și arată puterea de influența combinată a tuturor parametrilor pe un factor productiv.
P = 1- ((uh-yi) 2 / (yi -usr) 2) În cazul în care
: uh - indicator productiv - valoarea calculată;
yi - valoarea reală;
usr- valoarea reală a mediei.
Valoarea estimat yi obținută prin substituirea modelul de corelare în loc de x1, x2 etc.valorile lor reale.
pentru modelele neliniare univariate și multivariate raport de corespondență calculat:
-1 ≤ m ≤ 1;
0 ≤ m ≤ 1
crezut că relația dintre producție și incluse în modelul de indicatori factoriale este slab, în cazul în care valoarea a apropierii coeficient de conectare (m) în intervalul 0-0.3;dacă 0.3-.7 - etanșeitatea conexiunii - media;de mai sus 0.7-1 - o legătură puternică.
Deoarece coeficientului de corelație (abur) p, coeficientul de corelare (multiplu) P corelație raport m - valori ale probabilității, apoi se asteapta coeficienții de importanța lor (determinată de tabel).Dacă acești factori sunt mai mari decât valoarea din tabel, gradul de apropiere a coeficienților de conectare sunt factori semnificativi.În cazul în care factorii de importanță apropiere de conexiune este mai mică decât valorile din tabel sau în cazul în care cuplarea coeficient este mai mică decât 0,7, modelul nu include toate factorul de performanță care influențează în mod semnificativ rezultatul.Coeficientul de determinare
demonstrează factorul procentual incluse în parametrii modelului determina formarea rezultatului.
D = P2 * 100%
D = P2 * 100%
D = m2 * 100%
Dacă coeficientul de determinare este mai mare de 50, apoi modelul descrie în mod adecvat procesul de studiat, în cazul în care mai puțin de 50, atunci trebuie să ne întoarcem la prima etapă de construcțieși să revizuiască indicii factor de selecție pentru includerea în model.
raport Fisher sau testul Fisher caracterizează eficiența modelului în ansamblu.Dacă raportul calculat este mai mare decât masa, modelul construit este adecvat pentru analiza și planificarea indicatorilor calculelor pentru viitor.Aproximativ valoare de masă = 1,5.În cazul în care valoarea calculată este mai mică decât masa, trebuie să construiască mai întâi un model, inclusiv factori semnificativi care influențează rezultatul.În plus față de eficiența modelului global pentru a afecta în mod semnificativ fiecare coeficient de regresie.Dacă valoarea calculată a acestui raport a depășit cea mai mare masa, coeficientul de regresie este semnificativ, dacă mai puțin, indicele factorului, care este proiectat pentru acest raport, sunt eliminate din proba, calculele începe la prima, dar fără acest factor.
