Koefisien korelasi - modél korelasi ciri

Modél korelasi (CM) - program itungan nu nyadiakeun panarimaan hiji persamaan matematik, numana indikator produktif etang gumantung salah sahiji atawa leuwih indikator.

yx = ao + a1h1

dimana: y - indikator kinerja, gumantung kana x faktor;

x - faktor tanda;

A1 - parameter KM, némbongkeun sabaraha robah dina indikator produktif lamun ngarobah faktor x ku salah, upami sagala faktor sejenna nu mangaruhan y nu tetep unchanged;

AO CM parameter nu nembongkeun efek sadaya faktor sejen dina indéks efektip y, lian ti faktor variabel x

Lamun milih indikator éféktif jeung model faktor kedah tumut kana akun kanyataan yen indikator kinerja di ranté tina kausalitas nangtung dina tingkat nu leuwih luhur ti faktor kinerja.

Pitur modél korelasi

Saatos ngitung koefisien korelasi modél korelasi parameter diitung.

p - koefisien korelasi basajan, -1 ≤ r ≤ 1, éta mintonkeun kakuatan jeung arah indikator kana skor faktor dampak. The ngadeukeutan ka 1, anu kuat hubungan, nu ngadeukeutan ka 0, beungkeut téh lemah. Mun koefisien korelasi geus positif, lajeng sambungan anu lempeng, lamun négatip - malikkeun.

Koefisien korelasi rumus: pxy = (x-x * 1 / y) / * eu éh

eh = hh2- (x) 2; eu = Y2 (y) 2

Lamun CM linier multifactorial, ngabogaan bentuk:

yx = ao + a1h1 a2x2 + + ... + anx

mangka ieu diitung sababaraha koefisien korelasi.

0 ≤ P ≤ 1, sarta mintonkeun kakuatan tina pangaruh sadaya dicandak bareng indikator skor faktor.

P = 1- ((yi-yi) 2 / (yi -usr) 2)

Dimana: eh - Indikator produktif - nilai diitung;

yi - ajén sabenerna;

nilai sabenerna usr-, rata.

Estimasi nilai yi diala ku ngaganti model korelasi tinimbang x1, x2 jeung sajabana nilai sabenerna maranéhanana.

Pikeun model univariate na multivariate rasio korelasi linier diitung:

-1 ≤ m ≤ 1;

0 ≤ m ≤ 1

Hal ieu dipercaya yén hubungan antara éféktif jeung kaasup dina modél indikator faktorial lemah, lamun tightness tina koefisien gandeng (m) di rentang 0-0.3; lamun 0.3-0.7 - closeness hubungan - rata; 0.7-1 luhur - beungkeut kuat.

Kusabab koefisien korelasi (uap) r, koefisien korelasi (sababaraha) R, rasio korelasi m - nilai probabilitas, nu diitung keur koefisien kapercayaan maranéhanana (didefinisikeun ku tabel). Mun koefisien ieu leuwih ti nilai méja maranéhanana, dina closeness tina koefisien sambungan anu jadi sabab penting. Lamun essentiality tightness koefisien gandeng leutik batan nilai méja atawa lamun koefisien gandeng diri nyaeta kirang ti 0,7, model henteu ngawengku sadaya parameter faktorial nu nyata mangaruhan hasilna.

Koefisien tina tekad mendemonstrasikan faktor persentase kaasup dina parameter modél nangtukeun formasi hasilna.

D = P2 * 100%

D = p2 * 100%

D = m 2 * 100%

Mun koefisien tina tekad anu leuwih gede ti 50, teras model adequately ngajelaskeun prosés nu diulik, upami kirang ti 50, perlu balik ka panggung mimiti pangwangunan, sarta mun ningali balik kana indikator faktor Pilihan pikeun citakan dina model.

Fisher Fisher faktor atawa kriteria dicirikeun kekecapan model sakabéhna. Lamun rasio diitung téh gede ti tabél, modél diwangun nyaeta cocog pikeun analisis ogé indikator tina tata pikeun pakampungan nu bakal datang. Kasarna nilai tabel = 1,5. Lamun nilai diitung téh kirang ti méja, Anjeun mimitina kudu ngawangun modél, kaasup faktor signifikan influencing hasilna. Salian kekecapan model sakabéh mun nyata mangaruhan unggal koefisien regression. Lamun nilai diitung tina rasio ieu ngaleuwihan dina tabél gedena, koefisien regression is signifikan lamun kirang, teras parameter faktor, nu koefisien diitung téh dikaluarkeun tina itungan sampel dimimitian deui, tapi tanpa faktor ieu.