Багатофакторний кореляційний і регресійний аналізи.

Мета: вивчення характеру і міри впливу на модельований показник окремих чинників; відбір найбільш істотних чинників; здобуття кількісної оцінки залежності.

Регресійна модель має вигляд:

y=f(x1, x2 ., xn)

де у – досліджуваний економічний показник, фактор-функція

x1. xn – чинники-аргументи (незалежні змінні).

Первинна статистична обробка.

Для виявлення ступені впливу на функцію кожного чинника розраховують приватні коефіцієнти кореляції, очищені від впливу всіх інших чинників:

Параметри a0…an визначаються по методу найменших квадратів з умови:

y_i – фактичні значення досліджуваного показника;

_-розрахункові значення структурних коефіцієнтів.

Коефіцієнт множинної кореляції відображає сукупний вплив декількох чинників на зміни результативної ознаки. Значення його може бути від нуля до одиниці із знаком мінус або плюс:

-1<=R<=1; якщо R=0 - зв'язок відсутній, якщо R=1 – зв'язок функціональний.

Для двох чинників:

;

n чинників:

R_xy₁_x_2…_xn=

де - стандартизований коефіцієнт регресії:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
	\|	Оцінка отриманої моделі і приклад.

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.014 сек.