Частная корреляция

Cтраница 3

При проведении многофакторного анализа - Multiple Variable Analysis - вычисляются линейные коэффициенты парной корреляции и линейные коэффициенты частной корреляции. [31]

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. [32]

В главе 5 рассмотрен ряд проблем, связанных с использованием регрессионных моделей, таких, как мультиколлинеарность, фиктивные переменные, линеаризация модели, частная корреляция. [33]

Рассмотрим случайные величины X, Y и Z как векторы. Тогда корреляция для случайных величин А и У равна косинусу угла между векторами Л и У, а их частная корреляция - косинусу угла между проекциями этих векторов на плоскость, перпендикулярную к вектору Z. [34]

Когда r, / is, 23 неизвестны, их можно оценить но выборке аналогично тому, как это происходило для г. С помощью этих оценок получим оценку коэффициента частной корреляции. [35]

Рассмотрим случайные величины X, Y и Z как векторы. Тогда корреляция для случайных величин А и У равна косинусу угла между векторами X и Y, а их частная корреляция - косинусу угла между проекциями этих векторов на плоскость, перпендикулярную к вектору Z. [36]

Когда г 2, Пз, / Ъ неизвестны, их можно оценить но выборке аналогично тому, как это происходило для г. С помощью этих оценок получим оценку коэффициента частной корреляции. [37]

В частном случае, когда ris г з - 0, частная корреляция для X и У совпадает с корреляцией г ч - Когда ri2, 13, 23 неизвестны, их можно оценить по выборке аналогично тому, как это происходило для г. С помощью этих оценок получим оценку коэффициента частной корреляции. [38]

Таким образом, понятие частной корреляции представляет весьма важное расширение корреляционного анализа. Частная корреляция позволяет произвести более глубокое исследование связей между случайными величинами, давая возможность выделить влияние различных причин на изучаемое явление. [39]

Итоговая статистика. [40]

Значения линейных коэффициентов парной корреляции определяют тесноту попарно связанных переменных, использованных в данном уравнении множественной регрессии. Линейные коэффициенты частной корреляции оценивают тесноту связи значений двух переменных, исключая влияние всех других переменных, представленных в уравнении множественной регрессии. [41]

Следовательно, можно утверждать, что в данном случае основными факторами, влияющими на зависимую переменную, являются поступление Х1г, реализация Xzi и уровни запасов X3t продуктов в предшествующие периоды времени. Это подтверждается вычисленными коэффициентами и индексами частной корреляции. [42]

Если переменные коррелируют друг с другом, то на величине парного коэффициента корреляции частично сказывается влияние других переменных. В связи с этим часто возникает необходимость исследовать частную корреляцию между переменными при исключении ( элиминировании) влияния одной или нескольких других переменных. [43]

Такими моделями являются: коэффициент парной корреляции, коэффициент частной корреляции, коэффициент множественной корреляции, коэффициент детерминации. [44]

Исследователь часто не имеет возможности непосредственно изучать влияние одной величины на другую при сохранении постоянных условий для прочих величин. При помощи же методов корреляционного анализа, - а именно, частной корреляции, - это делается на основании имеющихся данных без дополнительной экспериментальной работы. [45]

Страницы: 1 2 3 4