गठनविज्ञान

सहसंबंध गुणांक - विशेषता सहसंबंध मॉडल

सहसंबंध मॉडल (मुख्यमंत्री) - एक गणना कार्यक्रम है कि एक गणितीय समीकरण, जिसमें उत्पादक सूचक एक या अधिक संकेतक के आधार पर मात्रा निर्धारित की स्वागत प्रदान करता है।

YX = Ao + a1h1

जहां: y - प्रदर्शन संकेतक, एक्स फैक्टर के आधार पर;

एक्स - संकेत कारक;

A1 - पैरामीटर के.एम., उत्पादक सूचक में कितना परिवर्तन दिखा जब एक के बाद कारक एक्स को बदलने, अगर सब अन्य कारक है कि y को प्रभावित अपरिवर्तित ही रहेंगे;

ए ओ मुख्यमंत्री पैरामीटर जो y के प्रभावी सूचकांक पर अन्य सभी कारकों के प्रभाव को दर्शाता है, की तुलना में कारक चर x अन्य

का चयन करते समय प्रभावी संकेतकों और कारक मॉडलों खाते में तथ्य यह है कि करणीय की श्रृंखला में प्रदर्शन संकेतक प्रदर्शन कारक तुलना में एक उच्च स्तर पर खड़ा रखना चाहिए।

विशेषताएं सहसंबंध मॉडल

सहसंबंध मॉडल मापदंडों की गणना सहसंबंध गुणांक गणना करने के बाद।

पी - सरल सहसंबंध गुणांक, -1 ≤ आर ≤ 1, यह प्रभाव कारक स्कोर पर शक्ति और दिशा सूचक को दर्शाता है। रिश्ते 1 के करीब, मजबूत, 0 के करीब, बंधन कमजोर होती है। उलट - अगर सहसंबंध गुणांक सकारात्मक है, तो कनेक्शन सीधे, नकारात्मक है, तो है।

सहसंबंध गुणांक सूत्र: pxy = (एक्स एक्स * 1 / y) / * यूरोपीय संघ हाँ

हाँ = hh2- (एक्स) 2; यूरोपीय संघ = y2 (y) 2

यदि मुख्यमंत्री रैखिक बहुघटकीय, प्रपत्र होने:

YX = Ao + a1h1 a2x2 + + ... + anx

तो यह कई सहसंबंध गुणांक गणना की गई थी।

0 ≤ पी ≤ 1, और सभी एक साथ लिया कारक स्कोर संकेतकों के प्रभाव की शक्ति को दर्शाता है।

पी = 1- ((यी-यी) 2 / (यी -usr) 2)

कहां: उह - उत्पादक सूचक - गणना मूल्य;

यी - वास्तविक मूल्य;

usr- वास्तविक मूल्य, औसत।

अनुमानित मूल्य यी x1, x2 के बजाय सहसंबंध मॉडल प्रतिस्थापन द्वारा प्राप्त आदि उनकी वास्तविक मूल्यों।

univariate और बहुभिन्नरूपी मॉडल के लिए अरेखीय सहसंबंध अनुपात की गणना की जाती है:

-1 ≤ मीटर ≤ 1;

0 ≤ मीटर ≤ 1

माना जाता है कि प्रभावी और भाज्य संकेतकों के मॉडल में शामिल के बीच संबंधों को कमजोर, अगर रेंज 0-0.3 में युग्मन गुणांक (एम) की तंगी; अगर 0.3-0.7 - संबंध की घनिष्ठता - औसत; एक मजबूत बंधन - ऊपर 0.7-1।

के बाद से सहसंबंध गुणांक (भाप) आर, सहसंबंध गुणांक (एकाधिक) आर, सहसंबंध अनुपात मीटर - संभावना मूल्य है, जो उनके महत्व के गुणांकों के लिए गणना की जाती है (टेबल द्वारा परिभाषित)। इन गुणांकों उनकी तालिका मूल्य से अधिक कर रहे हैं, तो कनेक्शन गुणांक की निकटता आवश्यक कारण होते हैं। अगर अनिवार्यता तंगी युग्मन गुणांक तालिका मूल्यों से या यदि स्वयं युग्मन गुणांक छोटे कम से कम 0.7 है, मॉडल सभी भाज्य पैरामीटर है कि काफी परिणाम को प्रभावित कर शामिल नहीं है।

दृढ़ संकल्प के गुणांक प्रतिशत कारक शामिल में मॉडल मापदंडों परिणाम के गठन का निर्धारण को दर्शाता है।

डी = P2 * 100%

डी = p2 * 100%

डी = मीटर 2 * 100%

यदि दृढ़ संकल्प के गुणांक 50 से अधिक है, तो मॉडल पर्याप्त रूप से अध्ययन के तहत प्रक्रिया का वर्णन करता है, अगर कम से कम 50, इसे वापस निर्माण के पहले चरण में जाने के लिए, और मॉडल में शामिल करने के लिए चयन कारक संकेतक को संशोधित करने के लिए आवश्यक है।

फिशर फिशर कारक या कसौटी एक पूरे के रूप मॉडल की दक्षता की विशेषता है। गणना की अनुपात तालिका से अधिक है, तो यह अंतर्निहित मॉडल भविष्य निपटान के लिए विश्लेषण के साथ ही योजना का संकेतक के लिए उपयुक्त है। मोटे तौर पर तालिका मूल्य = 1.5। यदि गणना की मूल्य तालिका से भी कम है, तो आपको पहले परिणाम को प्रभावित करने में महत्वपूर्ण कारकों सहित एक मॉडल का निर्माण करना होगा। समग्र मॉडल की दक्षता के अलावा काफी प्रत्येक प्रतिगमन गुणांक प्रभावित करने के लिए। इस अनुपात की गणना मूल्य परिमाण तालिका में पार हो गई हैं, तो प्रतिगमन गुणांक महत्वपूर्ण अगर कम है, तो कारक पैरामीटर, जिसके लिए गणना गुणांक नमूना गणना से निकाल दिए जाते फिर से शुरू है, लेकिन इस पहलू के बिना।

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