где величина y определенаf значениями x,z,u.
Функциональная связь может существовать также и между случайными величинами, она называется стохастической (вероятностной). Стохастическая связь между двумя случайными величинами появляется тогда, когда появляются общие случайные факторы, которые влияют то на одну , то на другую величину, наряду с другими неодинаковыми для обеих величин случайными факторами.
Основная задача корреляционно–регрессионного анализа это определение формы, силы и тесноты корреляционной связи между случайными величинами. При изменении влияния одних признаков на другие, выделяется факторная и результативная
y – результативный признак;
х – факторный признак.
Выделение признаков ведется прежде всего логическим порядком: производительность труда зависит кроме других многих факторов от стажа работы. производительность труда – результативный признак, стаж работы – факторный.
Между факторными и результативными признаками существуют статистические факторы, которые выявляются при большом числе наблюдений и проявляются в том, что изменение среднего значения одного признака приводит в целом к изменению среднего значения других признаков.
Статистические связи бывают корреляционные и регрессионные.
Случайные величины будут корреляционно связаны, если обе они являются случайными величинами.
Регрессионные связи выражают зависимость между случайной величиной (результативный признак) и неслучайной величиной (факторный признак):
N – количество отказов (СВ);
n – количество поездов (СВ);
w – параметр потока отказов (СВ);
l – длина гарантийного участка (неслучайная величина).
23 Порядок разработки корреляционных моделей. Предварительная обработка данных
Существует 3 вида моделей корреляционно–регрессионного типа:
- однофакторные;
- многофакторные;
- взаимодействие.
В однофакторных моделях учитывается лишь один наиболее важный фактор
Обычно величина моделируемого экономического показателя зависит от многих факторов, поэтому распростаненн многофакторный.
В некоторых разграничения между факторным и результативным фактором невозможно, т.к. они циклически взаимодействуют между собой. В этом случае используются модели взаимодействия – системы уравнений
1Разработка модели начинается с определения ее назначения и круга объектов, для которых она будет использоваться. Модель может быть предназначена для теоретических целей, оценки результата производительной деятельности, для прогнозирования и разработки нормативов.
От назначения модели зависит требуемая ее надежность, список учитываемых факторов и выбор объектов по данным, по которым будет строиться модель.
2 Определяется уровень моделирования (дорога, отделение, линейное предприятие).
3 Определяется список учитываемых факторов, который берется “с запасом”.
4 Организуется сбор исходных данных для моделирования с учетом существующей отчетности.
5 Собранная информация подвергается предварительной обработке с целью получения статистических характеристик (среднее значение, среднеквадратическое отклонение, приближенные оценки этих отклонений в генеральной совокупности) и проверки ее качественной однородности.
6 Далее строятся ряды распределения каждого признака в отдельности и проверяется однородность обследованной совокупности с тем, чтобы определить возможность построения единой модели зависимости для всех ее объектов.
Признаком однородности является соответствие распределения всех показателей какому-то распространению для данного явления теоретическому закону. проверка соответствия выполняется с использованием какого-либо критерия согласия.
24 Проверка значимости факторов.
Т.к. на стадии содержательного анализа перечень учитываемых факторов берется с запасом, некоторые из них могут в действительности оказывать незначительное влияние. Поэтому для проверки значимости и отбора факторов, включаемых в модель, используются коэффициенты парной и множественной корреляции, которые позволяют выявить линейные зависимости между показателями.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.