Как продвинуть сайт на первые места?

Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения

Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.

Начать продвижение сайта

Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.

Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:

— Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;

Начать пользоваться сервисом

Матриця похибок

Функція Microsoft Excel МОБР(.) – знаходить матрицю, обернену до квадратної матриці. Процедура знаходження оберненої матриці аналогічна процедурі мумнож.

=МУМНОЖ(B41: I43; H29: H36)

=МУМНОЖ(D51: F53; D56: D58)

Отже, наша регресійна модель має вигляд:

Далі знаходяться відповідні значення Y_розр за формулою
Y= Х× b^*і заносяться до стовпчику " 1".

=МУМНОЖ(C29: E36; D61: D63)

Реалізуємо обчислення суми квадратів елементів кожного з цих стовпчиків за допомогою процедури " майстра функцій f " СУММКВ(.), знаходимо значення суми квадратів відхилень.

2. Проаналізуємо достовірність моделі та її параметрів:

Коефіцієнт детермінації моделі обчислюється за формулою:

В економічних розрахунках вважається прийнятним такий зв’язок між факторами, при якому r² > 0, 7.

Скоригований коефіцієнт детермінації:

Скоригований коефіцієнт детермінації не перевищує одиниці

Справедлива нерівність:

0, 93287 < 0, 94246

Множинний коефіцієнт кореляції R розраховується за формулою:

,

що свідчить про вельми високий кореляційний зв’язок між вхідними показниками Y та X₁ і X₂.

Парні коефіцієнти кореляції розраховують за формулою матриці коефіцієнтів парної регресії між змінними:

Елементи нормалізованих векторів розраховують за формулами:

Дисперсії змінних мають такі зна­чення:

Тоді знаменники для нормалізації кожної змінної будуть такими:

y^*: ;

x_k^*: ;

x_j^*: .

-6, 06	-2, 80	-9, 00	36, 75	7, 84		-0, 5801	-0, 3687	-1, 0835
-3, 06	-1, 70	-4, 00	9, 38	2, 89		-0, 2931	-0, 2238	-0, 4815
-2, 06	-0, 50	2, 00	4, 25	0, 25		-0, 1974	-0, 0658	0, 2408
-0, 86	-1, 20	0, 00	0, 74	1, 44		-0, 0825	-0, 1580	0, 0000
-0, 56	-0, 10	0, 00	0, 32	0, 01	0, 0	-0, 0538	-0, 0132	0, 0000
1, 14	-1, 10	2, 00	1, 29	1, 21	4, 0	0, 1089	-0, 1448	0, 2408
2, 04	0, 20	3, 00	4, 15	0, 04		0, 1950	0, 0263	0, 3612
9, 44	7, 20	6, 00	89, 07	51, 84		0, 9031	0, 9480	0, 7223
Усього			145, 96	65, 52

Матриця нормалізованих змінних:

Матриця, транспонована до X^*:

Запишемо шукану кореляційну матрицю:

Кожний елемент цієї матриці характеризує тісноту зв'язку однієї змінної з іншою.

Оскільки діагональні елемен­ти характеризують тісноту зв'язку кожної змінної з цією самою змінною, то вони дорівнюють одиниці. Решта елементів матриці r_ххтакі:

;

;

.

Вони є парними коефіцієнтами кореляції між змінними.

Користуючись цими коефіцієнтами, можна зро­бити висновок, що між змінними y та x_j – високий зв'язок; між змінними y та x_k існує досить високий кореляційний зв'язок

Частинні коефіцієнти кореляції, як і парні, характеризують тісноту зв’язку між двома змінними, але за умови, що решта змінних сталі.

Розрахунок частинних коефіцієнтів кореляції базується на оберненій матриці до матриці r_xx (матриця С):

,

де с_kj – елемент матриці С, що міститься в k-му рядку i j-му стовпці;
с_kk і с_jj – діагональні елементи матриці С.

Розрахуємо матрицю, обернену до матриці r_xx:

Матриця C – симетрична, і її діагональні елементи завжди мають бути додатними.

Визначимо частинні коефіцієнти кореляції:

Частинні коефіцієнти кореляції характеризують рівень тісноти зв'язку між двома змінними за умови, що решта змінних на цей зв'язок не впливає. Частинні коефіцієнти кореляції за модулем нижчі, ніж коефіцієнти парної кореляції, бо на їхній рівень не впливає решта змінних, які мають зв'язок із цими двома.

Коефіцієнт парної кореляції ryx_k = 0, 88, тому можна зробити висновок, що рівень тісноти зв'язку між двома змінними (y та x_k; ) високий за умови, що решта змінних на цей зв'язок не впливає.

Коефіцієнт парної кореляції ryx_j = 0, 7377 – можна зробити висновок, що рівень тісноти зв'язку між двома змінними (y та x_j) високий за умови, що решта змінних на цей зв'язок не впливає.

Перевіримо значимість зв'язку між змінними моделі:

Модель приймаємо – припускаємо присутність лінійного зв'язку для рівня надійності р =(1– a) = 0, 95.

Стандартні похибки оцінок параметрів з урахуванням дисперсії залишків:

Стандартні помилки параметрів не перевищують абсолютні значення цих параметрів, то це означає, що оцінки параметрів є незміщеними відносно їх істотних значень.

Стійкість оцінок параметрів визначається порівнянням стандартних похибок з абсолютними значеннями оцінок параметрів моделі.

Порівняємо стандартні похибки оцінки з величиною оцінки параметра:

,