Cтраница 1
Частная корреляция, как и корреляция вообще, исследует линейные связи и связи, сводимые к линейным с помощью функциональных преобразований переменных. Но с другой стороны, можно назвать большое количество связей, которые не интерпретируются в форме регрессии или могут быть записаны в виде регрессионного отношения с нелинейными компонентами. [1]
Частная корреляция второго порядка зависимости у с факторами Х, х2 и х3 оказалась значительно более низкой - 0 505; 0 362 и 0 261 против 0 69; 0 58 и 0 55 для парной регрессии. [2]
Частная корреляция второго порядка зависимости у с факторами х, х2 и х3 оказалась значительно более низкой - 0 505; 0 362 и 0 261 против 0 69; 0 58 и 0 55 для парной регрессии. [3]
Хотя частная корреляция разных порядков и может представлять аналитический интерес, в практических исследованиях предпочтение отдают показателям частной корреляции самого высокого порядка, ибо именно эти показатели являются дополнением к уравнению множественной регрессии. [4]
Показатели частной корреляции представляют собой отношение сокращения остаточной дисперсии за счет дополнительного включения в анализ нового фактора к остаточной дисперсии, имевшей место до введения его в модель. [5]
Согласованность частной корреляции и стандартизованных коэффициентов регрессии наиболее отчетливо видна из сопоставления их формул при двухфакгорном анализе. [6]
Показатели частной корреляции представляют собой отношение сокращения остаточной дисперсии за счет дополнительного включения в анализ нового фактора к остаточной дисперсии, имевшей место до введения его в модель. [7]
Согласованность частной корреляции и стандартизованных коэффициентов регрессии наиболее отчетливо видна из сопоставления их формул при двухфакторном анализе. [8]
Метод частной корреляции позволяет выявить чистую зависимость результативного признака у от данного факторного признака х и установить, каково было бы влияние этого факторного признака на величину результативного при условии, что другой факторный признак v оставался бы неизменным. [9]
Метод частной корреляции позволяет произвести очистку коэффициента корреляции р от влияния остальных величин, входящих в систему. [10]
Коэффициенты частной корреляции дают более точную характеристику тесноты связи двух признаков, чем коэффициенты парной корреляции, так как очищают парную зависимость от взаимодействия данной пары признаков с другими признаками, представленными в модели. [11]
Такого рода частная корреляция с постоянными показателями степени принципиально не допускает возможности ее применения в иной области значений переменных кроме той их совокупности, для которой она подобрана. [12]
Рассмотренные показатели частной корреляции принято называть коэффициентами ( индексами) частной корреляции первого порядка, ибо они фиксируют тесноту связи двух переменных при закреплении ( элиминировании влияния) одного фактора. [13]
Данный коэффициент частной корреляции позволяет измерить тесноту связи между у и хг при неизменном уровне всех других факторов, включенных в уравнение регрессии. [14]
Рассмотренные показатели частной корреляции принято называть коэффициентами ( индексами) частной корреляции первого порядка, ибо они фиксируют тесноту связи двух переменных при закреплении ( элиминировании влияния) одного фактора. [15]