Коэффициент - парная корреляция
Cтраница 3
 |
Граф линейных связей между откликами. [31] |
Суть способа заключается в определении коэффициентов парной корреляции между каждыми двумя параметрами на основании имеющихся экспериментальных данных. При наличии высокой корреляционной связи между параметрами любой из них можно исключить из рассмотрения, так как он не содержит какой-либо дополнительной информации об объекте исследования, кроме полученной при помощи другого. Исключаются, естественно, те параметры, которые методически труднее определять экспериментально. Методы парного корреляционного анализа приведены в § 3.5.1. Однако существуют и более простые способы расчета коэффициента корреляции. Один из них [55] при относительно небольшом объеме вычислений дает приемлемые по точности результаты. [32]
В результате вычислений уравнений и коэффициентов парной корреляции каждой характеристики производственного качества с потребительским определяется степень влияния каждого параметра производственного качества на потребительское в отдельности. По величине коэффициента парной корреляции определяются главные параметры производственного качества, наиболее существенно влияющие на потребительское качество. Критерием для выделения главных параметров служит минимальная величина коэффициента корреляции, которая позволяет делать вывод о существенности влияния данного параметра. [33]
Приведенные коэффициенты в отличие от коэффициентов парной корреляции вычисляются при усреднении остальных факторов, то есть дают более однозначную характеристику взаимодействия между данными факторами. [34]
Сравнивая коэффициенты множественной регрессии с коэффициентами парной корреляции по отдельным факторам, находим, что для четвертого фактора знаки при коэффициентах разные. Такое положение экономически противоречиво. Если исходить из парных коэффициентов корреляции, то с увеличением числа филиалов уровень торгово-управленческих расходов должен уменьшаться, а согласно коэффициенту множественной регрессии - расти. [35]
Остальные строки этой матрицы являются коэффициентом парной корреляции между аргументами. [36]
В табл. 27 и 28 представлены коэффициенты парной корреляции между показателями т, / и ф и всеми остальными. [37]
 |
Схема включения ЭП. [38] |
ЭП и генеральная; Гц - коэффициенты парной корреляции нагрузок i - ro и j - ro электроприемников; aj Oj - стандарты нагрузок i - ro и j - ro ЭП; п - число электроприемников. [39]
Аналогичным образом производится вычисление уравнений и коэффициентов парной корреляции между характеристиками производственного качества. [40]
Оценка тесноты связи между переменными по коэффициенту парной корреляции не решает всех вопросов. В частности этот показатель не учитывает частной ( чистой) корреляции между изучаемь М явлением и характеризующими его факторами. Известно, что кФкУи аяся хорошая теснота связи между двумя показателями может возникнуть под влиянием третьего показателя, который имеет высокую теС отУ связи с общими исследуемыми показателями. Чтобы исключить нежелательное влияние этих показателей и более достоверно установить зНачимость каждого фактора с учетом одновременного действия других, в0 Дят частный коэффициент корреляции разных степеней. Проверка надежности этого коэффициента по одному из известных критериев [ 21, 4Ь 46, 48 ] позволяет более точно оценить значимость каждого фактора, выбранного для модели. Необходимо оценить существенность факторов в зависимости от характера связи между ними, а также между отдельными факторами и исследуемым показателем. [41]
Угол между ними дает представление о коэффициенте парной корреляции. [42]
V - коэффициент вариации; гух - коэффициент парной корреляции; R - коэффициент множественной корреляции; tK - расчетное значение / - критерия; К, - среднегодовой темп роста; к - число лет в периоде; е, - отклонение фактических значений от расчетных величин. [43]
Проверка гипотезы сводится к сравнению абсолютной величины коэффициента парной корреляции с критическим значением. [44]
При этом между всевозможными парами параметров необходимо вычислить коэффициент парной корреляции, который является общепринятой в математической статистике характеристикой связи между двумя случайными величинами. [45]
Страницы: 1 2 3 4