Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Множественная корреляция.

Читайте также:
  1. Множественная корреляция
  2. МНОЖЕСТВЕННАЯ МИЕЛОМА.
  3. ТЕМА 4. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ
Изучение связи между результативным и двумя или более факторными признакаминазывается множественной регрессией. При исследованиизависимостей методами множественной регрессии ставят 2 задачи. 1. определение аналитического выражения связи между результативным2. признаком у и фактическими признаками х1, х2, х3. 3,.хк, т.е. найти функцию у=f(х1, х24.,.хк) 5. Оценка тесноты связи между результативным и каждым6. из факторных признаков. Корреляционно-регрессионная модель (КРМ) – такое уравнение регрессии, котороевключает основные факторы, влияющие на вариацию результативного признака. Построение модели множественной регрессии включает этапы: 1. 2. выбор формы связи 3. отбор факторных признаков 4. обеспечение5. достаточного объема совокупности для получения верных оценок. I. все множество связей между переменными, встречающиеся на практикедостаточно полно описывается функциями 5-ти видов: 1. линейная: 2. степенная: 3. показательная: 4. парабола: 5. гипербола: хотя все 5 функций присутствуют в практике КРА, наиболее часто используетсялинейная зависимость, как наиболее простая и легко поддающаяся интерпретацииуравнение линейной зависимости: , к – множество факторов включающихся в уравнение, bj –коэффициент условно-чистой регрессии, который показывает среднее посовокупности отклонение результативного признака от его среднего значения приотклонении фактора xj от своей средней величины на единицупри условии, что все остальные факторы, входящие в уравнение сохраняют средниезначения.Параметры уравнения множественной регрессии и определение с помощью МНК.
 

 

Пример:
   
 
 

 

0 – т.к. >0,7 следовательно на них обращаем особое вниманиеЭКО. Шкала тесноты связи:Если связь 0 – 0,3 – слабая связь0,3 – 0,5 – заметная0,3 – 0,5 – тесная0,7 – 0,9 – высокаяболее 0,9 – весьма высокаязатем сравниваем два признака (доход и пол) <0,7, то включаем в уравнениемножественной регрессии.Отбор факторов для включения в уравнение множественной регрессии: 1. между результативным и фактическим признаками должна быть2. причинно-следственная зависимость. 3. результативный и фактический 4. признаки должны быть тесно связаны между собой иначе возникает явление 5. мультиколлинеарности (>06), т.е. включенные в уравнение6. факторные признаки влияют не только на результативный, но друг на друга,7. что влечет к неверной интерпретации числовых данных. Методы отбора факторов для включения в уравнение множественной регрессии: 1. экспертный метод – основан на интуитивно логическоманализе который выполняется высококвалифицированными экспертами. 2. использование матриц парных коэффициентов корреляцииосуществляется параллельно с первым методом, матрица симметрична относительноединичной диагонали. 3. пошаговый регрессионный анализ – последовательноевключение факторных признаков в уравнение регрессии и проверки значимостипроводится на основании значений двух показателей на каждом шаге. Показателькорреляции, регрессии.Показатель корреляции: рассчитывают изменение теоретической корреляцииотношения или изменение средней остаточной дисперсии. Показатель регрессии –изменение коэффициента условно чистой регрессии. Пример расчета:
  Ниже среднего Среднее Выше среднего Итого
Ниже среднего        
Средний        
Выше среднего        
Итого        

 




Дата добавления: 2015-09-10; просмотров: 19 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Применение парного линейного уравнения регрессии.| Краеведческий музей им. Л.Р. Кызласова

lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2024 год. (0.007 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав