Парной частный коэффициент - корреляция
Cтраница 1
Парные и частные коэффициенты корреляции являются измерителями степени тесноты линейной связи между переменными. [1]
Матрицы парных и частных коэффициентов корреляции представлены верхними треугольниками в табл. 4.49. Между зависимой переменной и аргументами ( первая строка) существует положительная зависимость. Этот факт-подтверждается и данными матрицы частных коэффициентов корреляции. В данной модели имеет место и существенная парная связь между, аргументами. [2]
Матрицы парных и частных коэффициентов корреляции приведены в табл. 4.53. Исследование коэффициентов парной корреляции между зависимой переменной и факторами показывает, что все они существенны, кроме коэффициента при х, что объяснялось ранее. [3]
Большая часть парных и частных коэффициентов корреляции между аргументами не существенна. [4]
 |
Исходные данные для корреляционного анализа. [5] |
Эти сведения вводятся в ПЭВМ и рассчитываются матрицы парных и частных коэффициентов корреляции, уравнение множественной регрессии, а также показатели, с помощью которых оценивается надежность коэффициентов корреляции и уравнения связи: критерий Стьюдента, критерий Фишера, средняя ошибка аппроксимации, множественные коэффициенты корреляции и детерминации. [6]
 |
Исходные данные для корреляционного анализа. [7] |
Эти сведения вводятся в ПЭВМ и рассчитываются матрицы парных и частных коэффициентов корреляции, уравнение множественной регрессии, а также показатели, с помощью которых оценивается надежность коэффициентов корреляции и уравнения связи: критерий Стыодента, критерий Фишера, средняя ошибка аппроксимации, множественные коэффициенты корреляции и детерминации. [8]
Эти сведения вводятся в ПЭВМ и рассчитываются матрицы парных и частных коэффициентов корреляции, уравнение множественной регрессии, а также показатели, с помощью которых оценивается надежность коэффициентов корреляции и уравнения связи: критерий Стьюдента, критерий Фишера, средняя ошибка аппроксимации, множественные коэффициенты корреляции и детерминации. [9]
Для анализа взаимосвязи или связи экономических показателей приходится обращаться к совокупности статистических параметров: средних величин, средних квадрати-ческих отклонений, параметров распределения, парных и частных коэффициентов корреляции, коэффициентов влияния, корреляционных отношений, параметров уравнений регрессии, остаточных дисперсий, множественных коэффициентов корреляции и множественных корреляционных отношений. Для краткости совокупность статистических параметров, описывающих множество экономических показателей и взаимосвязь между ними, мы называем экономико-статистической моделью. [10]
Матрицы парных и частных коэффициентов корреляции представлены только верхними треугольниками. [11]
На этом этапе вычисляют парные и частные коэффициенты корреляции и другие показатели, характеризующие тесноту корреляционной связи между переменными. [12]
После выполнения указанных выше действий необходимо приступить к многофакторному анализу себестоимости добычи нефти с применением корреляционных методов. Основная задача анализа на этом этапе заключается в нахождении связи между исследуемым показателем и отобранными факторами, а также между отдельными факторами и в оценке тесноты установленной связи. Эта задача решается с помощью парных и частных коэффициентов корреляции и корреляционного отношения. [13]
Страницы: 1