Оценка адекватности связи и проверка значимости в корреляцинно-регрессионом анализе

При выборе формы связи после качественного анализа может быть выполнен перебор всех допустимых функций, используются пакеты Exel, Statistic,Maple. С помощью пакетов можно рассчитать любые регрессионные функции. Выбрать ту, которая даст наибольший критерий значения и наименьший отклонения теоретических значений от эмпирических. Однако окончательное решение об адекватности принимается по результатам качественного анализа.

В пакетах заложены возможности использования прямолинейных и криволинейных зависимостей. Рассчитываются регрессионные уравнения прямой, рассчитываются полулогарифмические, показательные, степенные, параболические, гиперболические уравнения. Использование регрессионных моделей предполагает измеримость факторных признаков, но единицы измерения могут быть разными, поэтому для оценки влияния факторного признака на результативность используют коэффициенты эластичности: например, средний коэффициент эластичности при нормальной корреляции:

Э = а₁ ·x /y

Показывает на сколько проектов изменяется результат, признак при изменении факторного на 1%. Параметры уравнения регрессии рассчитываются методом наименьших квадратов.

Для измерения тесноты связи при парном анализе и линейной зависимости применяют линейный коэффициент корреляции

r = (xy - x  y) / (GxGy)

-1≤r≤+1

r² - линейный коэффициент детерминации

0≤ r²≤1

Если нет уверенности в форме связи , или она не линейная, рекомендуется использовать теоретическое корреляционное отношение , построенное по показателям факторных и общих дисперсий

 = (∑(yx -y )²/(∑(y -y)²)

y,y – эмпирические

yx – теоретические значения

Т.о., по направлениюсвязи могут быть прямыми и обратными (прямолинейными и криволинейными). Признак криволинейности – неравномерное распределение функции. По кличеству факторов связи

• однофакторные (парные)

• множественные

Методы моделирования связей:

1. для функцион.

• Балансовый

• Индексный