Cтраница 1
Стандартизованные коэффициенты регрессии показывают, на сколько сигм изменится в среднем результат, если соответствующий фактор х, изменится на одну сигму при неизменном среднем уровне других факторов. В силу того, что все переменные заданы как центрированные и нормированные, стандартизованные коэффициенты рефессии Д сравнимы между собой. Сравнивая их друг с другом, можно ранжировать факторы по силе их воздействия на результат. В этом основное достоинство стандартизованных коэффициентов рефессии в отличие от коэффициентов чистой рефессии, которые несравнимы между собой. [1]
Согласованность частной корреляции и стандартизованных коэффициентов регрессии наиболее отчетливо видна из сопоставления их формул при двухфакгорном анализе. [2]
Согласованность частной корреляции и стандартизованных коэффициентов регрессии наиболее отчетливо видна из сопоставления их формул при двухфакторном анализе. [3]
Для определения значений оценок at стандартизованных коэффициентов регрессии а ( наиболее часто находят применение следующие методы решения системы нормальных уравнений: метод определителей, метод квадратного корня и матричный метод. В последнее время для решения задач регрессионного анализа широко применяется матричный метод. Здесь же рассмотрим решение системы нормальных уравнений методом определителей. [4]
Иными словами, в двухфакторном анализе частные коэффициенты корреляции - это стандартизованные коэффициенты регрессии, умноженные на корень квадратный цз соотношения долей остаточных дисперсий фиксируемого фактора на фактор и на результат. [5]
Существует и другая возможность оценки роли группировочных признаков, их значимости для классификации: на основе стандартизованных коэффициентов регрессии или коэффициентов раздельной детерминации ( см. гл. [6]
Как видно из табл. 18, компоненты исследованной композиции распределились по абсолютной величине коэффициентов регрессии ( Ь5) с их квадратной ошибкой ( 5ъг) в ряд от окиси углерода и органических кислот до альдегидов и паров масла. При вычислении стандартизованных коэффициентов регрессии ( р) оказалось, что с учетом диапазона колебаний концентраций на первый план ло значимости в формировании токсичности смеси в целом выходят кетоны и окись углерода, а органические кислоты остаются на 3 - м месте. [7]
Коэффициенты условно-чистой регрессии bf являются Именованными числами, выраженными в разных единицах измерения, и поэтому несравнимы друг с другом. Для преобразования их в сравнимые относительные показатели применяется то же преобразование, что и для получения коэффициента парной корреляции. Полученную величину называют стандартизованным коэффициентом регрессии или - коэффициентом. [8]
Коэффициенты условно-чистой регрессии А; являются именованными числами, выраженными в разных единицах измерения, и поэтому несравнимы друг с другом. Для преобразования их в сравнимые относительные показатели применяется то же преобразование, что и для получения коэффициента парной корреляции. Полученную величину называют стандартизованным коэффициентом регрессии или - коэффициентом. [9]
В процессе разработки нормативов численности собираются исходные данные о списочной численности управленческого персонала и значениях факторов по отобранным базовым предприятиям. Далее отбираются существенные факторы для каждой функции на основе корреляционного анализа, исходя из значения коэффициентов корреляции. Выбираются факторы с наибольшим значением парного коэффициента корреляции с функцией и стандартизованного коэффициента регрессии. [10]
Результаты перечисленных выше вычислений позволяют расположить в порядке уменьшения коэффициенты регрессии, соответствующие исследуемой смеси, и тем самым количественно оценить степень их опасности. Однако полученный таким путем коэффициент регрессии не учитывает диапазона возможных колебаний каждого компонента в составе смеси. В результате продукты деструкции, имеющие высокие коэффициенты регрессии, но колеблющиеся в малом диапазоне концентраций, могут оказать на суммарный токсический эффект меньшее влияние, чем ингредиенты с относительно малыми Ь, содержание которых в составе смеси изменяется в более широких пределах. Поэтому представляется целесообразным производить дополнительную операцию - расчет так называемых стандартизованных коэффициентов регрессии р ( Дж. [11]