А   Б  В  Г  Д  Е  Є  Ж  З  І  Ї  Й  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Ю  Я 


Приватний коефіцієнт - кореляція

Приватний коефіцієнт кореляції дозволяє оцінити ступінь тісноти лінійного зв'язку між двома змінними, очищеної від опосередкованого впливу інших факторів. Для його розрахунку необхідна вихідна інформація як по аналізованої парі змінних, так і з усіх тих змінним, опосередковане (заважає) вплив яких ми хочемо елімінувати.

Приватний коефіцієнт кореляції між у і х не залежить від значень фактора р На цей коефіцієнт впливає тільки те.

Приватний коефіцієнт кореляції може служити показником доцільності включення черговий змінної в модель, вже містить ряд членів.

Окремі коефіцієнти кореляції обчислюються на підставі оцінок парних коефіцієнтів кореляції.

Приватний коефіцієнт кореляції, як відомо, інтерпретується як кореляція між змінною-регресорів і залежною змінною, коли ефекти кореляції інших змінних елімінувати. 
Окремі коефіцієнти кореляції мають ті ж властивості, що і коефіцієнти лінійної кореляції.

Приватний коефіцієнт кореляції Y з Xj при виключенні впливу Z незалежних змінних може бути використаний для вибору змінної Xj з безлічі X /, що вводиться в модель.

Якщо приватні коефіцієнти кореляції звести в квадрат, то отримаємо приватні коефіцієнти детермінації, що показують частку варіації результативного ознаки під дією одного з факторів при незмінному значенні іншого чинника.

Динаміка приватних коефіцієнтів кореляції в логарифмічному масштабі майже повністю збігається з динамікою коефіцієнтів в лінійному масштабі.

Порядок приватного коефіцієнта кореляції визначається кількістю чинників, вплив яких виключається. Відповідно коефіцієнти парної кореляції називаються коефіцієнтами нульового порядку.

Порядок приватного коефіцієнта кореляції визначається кількістю чинників, вплив яких виключається. Відповідно коефіцієнти парної кореляції називаються коефіцієнтами нульового порядку.

Величина приватного коефіцієнта кореляції лежить в межах від 0 до 1 а знак визначається знаком відповідних параметрів регресії.

Перевірка приватними коефіцієнтами кореляції попередньо розрахованих парних коефіцієнтів кореляції між дебітом в групі взаємодіючих свердловин дозволяє підвищити достовірність картини взаємодії.

МЦД - приватні коефіцієнти кореляції без впливу чинників /dfk - число ступенів свободи, рівну /2[( п - г) 2 - ( п r) ], В розвідувальному факторного аналізу.

У економетрики приватні коефіцієнти кореляції зазвичай не мають самостійного значення. В основному їх використовують на стадії формування моделі, зокрема в процедурі відсіву факторів. Так, будуючи многофакторную модель, наприклад, методом виключення змінних, на першому кроці визначається рівняння рефессіі з повним набором факторів і розраховується матриця приватних коефіцієнтів кореляції. На другому кроці відбирається фактор з найменшою і несуттєвою по f - критерієм Стьюдента величиною показника приватної кореляції. Виключивши його із моделі, будується нове рівняння регресії. Процедура триває до тих пір, поки не виявиться, що всі приватні коефіцієнти кореляції істотно відрізняються від нуля.

У економетрики приватні коефіцієнти кореляції зазвичай не мають самостійного значення. В основному їх використовують на стадії формування моделі, зокрема в процедурі відсіву факторів. Так, будуючи многофакторную модель, наприклад, методом виключення змінних, на першому кроці визначається рівняння регресії з повним набором факторів і розраховується матриця приватних коефіцієнтів кореляції. На другому кроці відбирається фактор з найменшою і несуттєвою по f - критерієм Стьюдента величиною показника приватної кореляції. Виключивши його із моделі, будується нове рівняння регресії. Процедура триває до тих пір, поки не виявиться, що всі приватні коефіцієнти кореляції істотно відрізняються від нуля.

Потім обчислюють приватний коефіцієнт кореляції.

Зведений і приватні коефіцієнти кореляції.

Якщо відомі повні і приватні коефіцієнти кореляції, то будь-яка залишкова дисперсія і будь-який приватний коефіцієнт регресії можуть бути обчислені за допомогою наступних співвідношень (див. Вправи 12 - 13 стр. Матриця парних коефіцієнтів кореляції. При порівнянні приватних коефіцієнтів кореляції з парними видно, що вплив інших факторів на тісноту зв'язку між рівнем рентабельності і досліджуваними факторами досить значиме: приватні коефіцієнти кореляції набагато нижче парних. Це говорить про те, що фактори, які входять в дану кореляційний модель, надають на рентабельність не тільки безпосередній вплив, але і непряме. Тому взаємозв'язку, очищені від впливу супутніх чинників, вийшли менш тісними. У деяких випадках вони можуть виявитися більш тісними, якщо виключити вплив чинників, які діють в протилежному напрямку.

Матриця парних коефіцієнтів кореляції. При порівнянні приватних коефіцієнтів кореляції з парними видно, що вплив інших факторів на тісноту зв'язку між рівнем рентабельності і досліджуваними факторами досить значиме: приватні коефіцієнти кореляції набагато нижче парних. Це говорить про те, що фактори, які входять в дану кореляційний модель, надають на рентабельність не тільки безпосередній вплив, але і непряме. Тому взаємозв'язку, очищені від впливу супутніх чинників, вийшли менш тісними. У деяких випадках вони можуть виявитися більш тісними, якщо виключити вплив чинників, які діють в протилежному напрямку.

У позначенні приватного коефіцієнта кореляції цей виключений фактор поставлений в індексі після точки.

При порівнянні приватних коефіцієнтів кореляції з парними видно, що вплив інших факторів на тісноту зв'язку між рівнем рентабельності і досліджуваними факторами досить значиме: приватні коефіцієнти кореляції набагато нижче парних. Це говорить про те, що фактори, які входять в дану кореляційний модель, надають на рентабельність не тільки безпосередній вплив, але і непряме.

Знаходити значення приватного коефіцієнта кореляції зручно рекуррентно.

Взаємозв'язок показників приватного коефіцієнта кореляції, приватного /- критерію і 7-критерію Стьюдента для коефіцієнтів чистої регресії може використовуватися в процедурі відбору факторів.

Взаємозв'язок показників приватного коефіцієнта кореляції, приватного /- критерію і Г - критерію Стьюдента для коефіцієнтів чистої регресії може використовуватися в процедурі відбору факторів.

У позначенні приватного коефіцієнта кореляції цей виключений фактор поставлений в індексі після точки.

Абсолютні величини приватних коефіцієнтів кореляцій не можуть бути більше величини коефіцієнта множинної кореляції.

Як видно, приватний коефіцієнт кореляції має позитивний знак і, отже, попередні висновки підтверджуються: на підвищенні кваліфікації хоча і не в значній мірі негативно позначається часта зміна підприємств навіть при роботі за тією ж спеціальністю.

Аналогічно встановлюється значимість інших приватних коефіцієнтів кореляції.

Коефіцієнт rxy-z називається приватним коефіцієнтом кореляції.

Ми бачимо, що приватні коефіцієнти кореляції менше, ніж відповідні парні коефіцієнти.

При іншому способі всі приватні коефіцієнти кореляції при фіксованих значеннях всіх інших компонент розташовують в варіаційний ряд за абсолютними величинами і відбирають наперед заданий число найбільших з них. Статистичні властивості цих рекомендацій не вивчені.

При множині аналізі визначаються приватні коефіцієнти кореляції, між у і всіма k - 1 аргументами. Окремі коефіцієнти кореляції можуть бути будь-якого порядку.

Крім того, отримані приватні коефіцієнти кореляції г між окремими параметрами якості теплоносія, що відображають ступінь зв'язку між ними, загальний коефіцієнт кореляції R і критерій Фішера F, що визначає адекватність рівняння з умовами експерименту при прийнятих в розрахунку припущеннях.

Ми бачимо, що приватні коефіцієнти кореляції менше, ніж відповідні парні коефіцієнти.

Визначити: а) приватні коефіцієнти кореляції гу 1 і гу2Л і оцінити їх значимість на 5% - ном рівні; б) множинний коефіцієнт кореляції Ry2 і оцінити його значимість; в) множинний коефіцієнт детермінації.

У разі рівності декількох приватних коефіцієнтів кореляції вибираємо р /у х, з меншим індексом.

З наведених раніше формул приватних коефіцієнтів кореляції видно зв'язок цих показників з сукупним коефіцієнтом кореляції.

Математично це означає, що приватний коефіцієнт кореляції між величинами Хн У дорівнює нулю, тоді як лінійний коефіцієнт кореляції достатньо великий.

Ці завдання вирішуються за допомогою множинних і приватних коефіцієнтів кореляції.

У табл. 103 і 104 наведені приватні коефіцієнти кореляції в лінійному (верхнє число в кожній клітині) і логарифмічному (нижнє число в кожній клітині) масштабах.

Для v-мірних сукупностей емпіричні зведений і приватні коефіцієнти кореляції і коефіцієнти регресії виходять з вибіркових моментів lij за формулами, аналогічним формулами (18.4 - 35) - (18.4 - 38), і служать для оцінки відповідних параметрів генеральної сукупності.

Для v-мірних сукупностей емпіричні зведений і приватні коефіцієнти кореляції і коефіцієнти регресії виходять з вибіркових моментів It /за формулами, аналогічним формулами (18.4 - 35) - (18.4 - 38), і служать для оцінки відповідних параметрів генеральної сукупності.

Використовуючи матрицю (332), можна обчислити приватні коефіцієнти кореляції, які показують ступінь впливу одного з факторів Xj на функцію відгуку у за умови, що інші фактори закріплені на постійному рівні.

Іншими словами, в двухфакторную аналізі приватні коефіцієнти кореляції - це стандартизовані коефіцієнти регресії, помножені на корінь квадратний цз співвідношення часток залишкових дисперсій фіксованої фактора на фактор і на результат.