상관 계수 - 특성의 상관 관계 모델

상관 관계 모델 (CM) - 생산적 표시가 하나 개 이상의 지표에 따라 수치화 된 수학 식의 수신을 제공하는 계산 프로그램.

YX = AO +의 a1h1

여기서 Y - 성능 지표의 X 인자에 따라;

X - 사인 팩터;

A1 -는 Y에 영향을주는 모든 요인들이 변하지 경우 의해 X 인자 변경시 생산성 지표의 변화 정도를 나타내는, KM을 매개;

요인 변수 X, Y 이외의 유효 인덱스의 모든 다른 요인들의 효과를 도시 AO CM 파라미터

때 선택하는 효과적인 지표와 요소 모델은 계정에 인과 관계의 사슬에서 성과 지표의 성능 계수보다 높은 수준에 서 있다는 사실을해야합니다.

상관 관계 모델을 특징

상관 모델 파라미터 산출 된 상관 계수를 계산 한 후.

P - 단순 상관 계수는, -1 ≤ R ≤ 1, 그 영향 인자 점수의 강도와 방향 표시를 나타낸다. 0에 가까울수록, 강한 관계, 1에 가까울수록, 접합은 약하다. 반전 - 상관 계수가 양수이면 부정적인 경우, 그 연결은 직선입니다.

상관 계수는 식 : pxy = (X-X * 1 / Y) / * EU EH

EH = hh2- (X) 2; EU = Y2 (Y) (2)

만약 CM 선형 인성, 형태를 갖는

YX = AO + a1h1 a2x2 + + ... + ANX

그것은 다수의 상관 계수를 계산 하였다.

0 ≤ P ≤ 1의 모든 함께 인자 점수 표시 효과의 강도를 나타낸다.

P = 1 - ((이순신 일) 2 / (이순신 -usr) 2)

장소 : 어 - 생산 지표 - 계산 된 값;

이순신 - 실제 값;

usr- 실제 값, 평균.

대신 X1, X2의 상관 관계 모델을 대체하여 얻은 추정 된 가치 이순신 등등 그 값.

변량과 다변량 모델 비선형 상관 비율을 계산한다 :

-1 ≤ m ≤ 1을;

0 ≤ m ≤ 1의

그것은 생각된다 효과적인 계승 지표 모델에 포함 관계가 약한 경우 0-0.3 범위 내의 커플 링 계수 (m)의 기밀성; 0.3 ~ 0.7의 경우 - 관계의 친밀감 - 평균; 강한 유대 - 위의 0.7-1.

상관 계수 (증기) (R), 상관 계수 (복수) R 때문에 상관 비율 m - 확률값 그들의 중요성의 계수를 계산한다 (표에 의해 정의 됨). 이 계수가 표 값보다 더 많은 경우, 연결 계수의 친밀감이 필수적 원인입니다. 테이블 값 이상 또는 자기 결합 계수 작은 경우 본질의 기밀 결합 계수가 0.7 미만이 경우, 모델은 상당히 결과에 영향을주는 모든 요인 변수를 포함하지 않는다.

결정 계수는 모델 파라미터가 결과의 형성을 확인에 포함 된 비율 인자를 보여준다.

D = P2 * 100 %

D = (P2) * 100 %

D = 2 m * 100 %

결정 계수가 50보다 큰 경우, 모델은 충분히 50 미만의 경우, 다시 건설의 첫 단계로 이동하고, 모델에 포함될 수있는 선택 요소 표시를 개정 할 필요가 있고, 연구중인 프로세스를 설명한다.

피셔 피셔 인자 또는 기준은 전체 모델의 효율성을 특징. 계산 된 비율이 테이블보다 큰 경우, 내장 된 모델은 향후 해결을위한 분석뿐만 아니라 계획의 지표에 적합합니다. 대략 테이블 값 = 1.5. 계산 된 값은 테이블보다 작은 경우, 먼저 결과에 영향을 미치는 중요한 요소를 포함하는 모델을 구축해야합니다. 전체 모델의 효율성 또한 크게 각 회귀 계수에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 비율의 계산 값은 크기 테이블을 초과하는 경우,이 회귀 계수를 산출 계수 샘플 계산에서 제거되는 이하, 그 요인 변수가 다시 시작하는 경우에 중요하지만,이 요소없이.