Cтраница 1
Множественный коэффициент корреляции оценивает тесноту связи между выходной и входными и внутренними переменными в случае прямолинейной, регрессии, а множественное дисперсионное отношение определяет тесноту связи между этими же переменными в нелинейном случае. [1]
Множественный коэффициент корреляции оценивает тесноту связи между выходной и входными и внутренними переменными в случае прямолинейной регрессии, а множественное дисперсионное отношение определяет тесноту связи между этими же переменными в нелинейном случае. Сопоставление этих показателей дает возможность определить степень отклонения регрессии от плоскости. Если это отклонение значительно, то поверхность регрессии выбирают нелинейной, основываясь на приведенных требованиях. [2]
Множественные коэффициенты корреляции показывают тесноту связи между анализируемым показателем и всеми факторами, включенными в модель. [3]
Множественный коэффициент корреляции, выражая степень связи между одной случайной величиной и всеми остальными величинами, служит для определения совокупного влияния на изучаемую величину всех других величин. [4]
Множественный коэффициент корреляции составляет R 0 934, что указывает на тесную связь между исследуемыми величинами. Из уравнения (9.2) следует, что наработка на комплект в основном определяется суммарной продолжительностью времени механического бурения и СПО с участием комплекта, причем время бурения влияет на этот показатель. [5]
Множественный коэффициент корреляции рассчитывается при наличии линейной связи между результативным и несколькими факторными признаками, а также между каждой парой факторных признаков. [6]
Множественный коэффициент корреляции W, иногда называемый коэффициентом конкордации, используется для измерения степени согласованности двух или нескольких рядов проранжиро-ванных значений переменных. [7]
Рассчитайте множественный коэффициент корреляции, общий и частные критерии Фишера и сделайте выводы. [8]
Близость множественного коэффициента корреляции к единице свидетельствует о доброкачественности отбора наиболее существенных факторов. [9]
С помощью множественного коэффициента корреляции ( по мере приближения Л к 1) делается вывод о тесноте взаимосвязи, но не о ее направлении. Величина Л2, называемая выборочным множественным ( или совокупным) коэффициентом детерминации, показывает, какую долю вариации исследуемой переменной объясняет вариация остальных переменных. [10]
Полезно также находить множественные коэффициенты корреляции между одной из объясняющих переменных и некоторой группой из них. Наличие высокого множественного коэффициента корреляции ( обычно принимают больше 0 8) свидетельствует о мультиколлинеарности. [11]
Корреляционное отношение и множественный коэффициент корреляции выборочные представляют собой сме -, щенную оценку тех же характеристик генеральной совокупности. Корреляционное отношение и множественный коэффициент корреляции выборочные оказываются всегда несколько завышенными по сравнению с этими же характеристиками генеральной совокупности. Парное корреляционное отношение завышается в 1 / - раз. [12]
Он носит название множественного коэффициента корреляции. [13]
Формулы для вычисления остальных множественных коэффициентов корреляции получаются из выражения (7.10) аналогично путем перестановки букв в индексах. [14]
Для оценки вклада во множественный коэффициент корреляции каждого из факторов применяют частные коэффициенты корреляции. [15]