modelu Correlation (CM) - program na počítači, ktoré poskytujú produkciu matematické rovnice, v ktorej produktívne indikátor kvantifikovaný v závislosti na jednom alebo viacerých indikátorov.
uh = ao + a1h1
kde: y - efektívna sadzba, v závislosti na x faktor;
x - faktor premenné;
A1 - KM možnosť, ktoré ukazujú, ako veľmi produktívne indikátora sa zmení z dôvodu zmeny faktora X na jednotku, za predpokladu, že všetky ostatné faktory, ktoré ovplyvňujú y ostávajú nezmenené;
AO parameter, KM, ktorý ukazuje vplyv všetkých ďalších faktorov na produktívne indikátora na iné ako koeficient premennej x
Pri výbere účinné ukazovatele a faktora modely sa musia vziať do úvahy skutočnosť, že produktívne indikátor v príčinný reťazec je na vyššej úrovni,faktor než výkon.
modelu špecifikácia korelácia
Po výpočte parametrov modelu vypočítanej korelačný koeficient korelácie.
r - korelačný koeficient, -1 ≤ p ≤ 1, ukazuje silu a smer vplyvu faktora na skóre indexu.Čím bližšie k 1, tým silnejší je vzťah, tým bližšie k 0, slabšie spojenia.V prípade, že korelačný koeficient je pozitívny, potom priame spojenie, pokiaľ je záporná - spätná väzba.
korelačný koeficient vzorec PXY = (x * x-1 / y) / * eu eh eh
hh2- = (x) 2;eu = y2 (y) 2
Ak KM lineárny multifaktoriálne, ktorý je vo forme:
uh = ao + a1h1 a2x2 + ... + ANX
potom sa vypočíta viacnásobné korelačný koeficient.
0 ≤ p ≤ 1, a ukazuje silu kombinovaným vplyvom všetkých parametrov na produktívny faktor.
P = 1- ((uh-yi) 2 / (yi -usr) 2)
Kde: ehm - produktívne ukazovateľ - vypočítaná hodnota;
yi - skutočná hodnota;
usr- skutočnú hodnotu priemeru.
Predpokladaná hodnota yi získaná nahradením model korelačný miesto x1, x2 atďich skutočnej hodnoty.
pre jednorozmerné a viacrozmerné nelineárne modely vypočítané korelácie pomere:
-1 ≤ m ≤ 1;
0 ≤ m ≤ 1
predpokladá, že vzťah medzi produktívne a sú zahrnuté do modelu faktorových ukazovateľov je slabá, v prípade, že hodnota koeficientu blízkosti spoja (m) v rozmedzí 0-0.3;ak 0,3-0,7 - tesnosť pripojenia - priemerná;nad 0.7-1 - silné puto.
Vzhľadom k tomu, korelačný koeficient (para) p, korelačný koeficient (násobok) P korelácie pomer m - hodnôt pravdepodobnosti, potom sa očakávať, že koeficienty ich význam (určené v tabuľke).Ak sa tieto faktory sú väčšie, než je hodnota v tabuľke, blízkosť koeficientov pripojenie sú významné faktory.V prípade, že faktory, ktoré majú význam blízkosť pripojenie je menšia ako tabuľkových hodnôt alebo ak spojka koeficient je nižší ako 0,7, model neobsahuje všetky faktor výkonnosti významne ovplyvňovať výsledok.
koeficient determinácie ukazuje percento faktor zahrnutý v parametrov modelu určiť tvorbu výsledku.
D = P2 * 100%
D = P2 * 100%
D = m2 * 100%
Ak koeficient korelácie je väčší ako 50, potom model dostatočne popisuje proces v rámci štúdie, ak je nižšia ako 50 ° C, potom sa musí vrátiť k prvej fáze výstavbya revidovať indexy výber faktorom pre zaradenie do modelu.
pomer Fisher alebo Fisher skúška charakterizuje účinnosť modelu ako celku.V prípade, že vypočítaná pomer väčší ako v tabuľke, vo vstavanej model je vhodný pre analýzu a plánovanie ukazovateľov výpočtov pre budúcnosť.Zhruba tabuľková hodnota = 1,5.Ak je vypočítaná hodnota je nižšia ako v tabuľke, je potrebné najprv vytvoriť model, vrátane významných faktorov ovplyvňujúcich výsledok.Okrem účinnosti celkového modelu, aby významne ovplyvniť každú regresnú koeficient.V prípade, že vypočítaná hodnota tohto pomeru presiahol najväčšie tabuľky, regresný koeficient je významný, aj keď menej, index faktor, ktorý je určený pre tento pomer, sú odstránené zo vzorky, výpočty začína na prvý, ale bez tohto faktora.
