![]() Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Модель кореляційно-регресивного аналізу⇐ ПредыдущаяСтр 34 из 34
На аналітичному зображенні лінії регресії базується метод кореляційного регресійного аналізу (КРА). Лінія регресії описується з допомогою рівняння регресії такого виду: Y=P(x), де Y – теоретичне значення результуючоъ ознаки “y”, що обчислюється за рівнянням регресії. Таким чином, завдання регресії полягає в тому, щоб наявну залежність між ознаками y і x відобразити кількісно, тобто визначити наскільки в середньому зміниться значення результативної ознаки зі зміною на певну величину значення факторної ознаки. Взалежності від конкретних умов і сум досліджуваних явищ при вивченні кореляційних зв’язків частіше інших використовуються такі функції 1) 2) 3) 4)
3а) Першим етапом КРА є відображення факторних ознак та вибір форми рівняння регресії. Фактори обираються на основі глибокого теоретичного аналізу суті явищ що вивчаються. Аналізуючи явища можна також вибрати і вид рівняння регресії. Проте більш надійним засобом, що дозволяє вибрати рівняння регресії є графічний, тобто побудова так званого кореляційного поля. Після того, як вибрано рівняння регресії, що на думку дослідника може відобразити залежність ознаки y від ознаки x слід оцінити лінію регресії. Оцінити лінію регресії в КРА – це значить обчислити теоретичні значення результативної ознаки Y для кожного з значень факторної ознаки за даними рівняння. Для цього необхідно перш за все обчислити параметри рівняння. Уявимо собі, що залежність описується рівнянням прямої: Параметри a і b обчислюються за способом найменших квадратів, тобто при щоб Відшукавши параметри можна обчислити теоретичні рівні X. Після оцінки лінії регресії слід оцінити тісноту зв’язку. Це завдання вірішується таким же чином, як і при дослідженні зв’язку на основі аналітичного групування. (універсальним) тісноти зв’язку в КРА є так званий коефіцієнт детермінації, обчислення якого базується на правилі складання дисперсій Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок. — Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта. — Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы). — SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание. SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Зарегистрироваться и Начать продвижение
Коефіцієнт детермінації обчислюється так
Часом використовується для оцінки тісноти зв’язку так званий індекс кореляції
Ця дисперсія характеризує міру варіації ознаки y, обумовлену впливом всіх без вийнятку факторів Ця дисперсія характеризує міру варіації ознаки y, обумовлену впливом саме ознаки x
Характеризує міру варіації ознаки y, обумовлену впливом решти ознак, тобто за вийнятком впливу ознаки x. При вивченні лінійної залежності в окремих випадках користуються таким показником тісноти зв’язку, як лінійний коефіціент кореляції r Чим блищий цей показник до одиниці, тим тісніше вважається зв’язок. Цей зв’язок находиться в межах: Якщо значення r від’ємне, це свідчить про те, що зв’язок між ознаками y і x обернений. При умові лінійного зв’язку |r|=R Перевірка істотності зв‘язку в КРА аналогічна перевірці в МАГ, проте число ступенів свободив КРА залежить не від числа груп як в МАГ, а від числа параметрів обраного рівняння. В КРА m – число параметрів. Для перевірки істотності
Fфактичне > F криитчне, то зв’язок визнається істотним.
|