 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
68
г) следует применять одинаковые методы или источники формирования данных. Если
динамический ряд имеет крупные структурные сдвиги (например из-за изменения цен,
ассортимента выпускаемой продукции, программы ее выпуска и т.д.), то все данные
должны быть приведены в сравнимый вид или одинаковые условия;
д) отдельные исходные данные должны быть независимы от предыдущих и
последующих наблюдений. Например, наблюдение не должно определяться расчетным
путем по предыдущему наблюдению.
Основные параметры корреляционно-регрессионного анализа в связи с их сложностью
не приводятся, поскольку все расчеты предполагается выполнять на ЭВМ по стандартной
программе. Конечные результаты расчета выдаются на печать (табл. 4.3).
Таблица 4.3
Основные параметры корреляционно-регрессионного анализа
Название
параметра
Обоз-
наче-
ние
Что характеризует параметр и для
чего применяется
Оптимальное значение
параметра
1
2
3
4
1. Объем выборки
m
Количество данных по фактору
(размер матрицы по вертикали).
Применяется для установления
тенденций изменения фактора
Не менее чем в 3-5раз
больше количества
факторов (n
xi
)
С увеличением
количества факторов
кратность должна
увеличиваться
2. Коэффициент
вариации
V
i
Уровень отклонения значений
факторов от средней анализируемой
совокупности
Меньше 33 %
3. Коэффициент
парной корреляции
r
xy
Тесноту связи между i-м фактором и
функцией. Применяется для отбора
факторов
Больше 0,1
4. Коэффициент
частной кор-
реляции
r
xx
Тесноту связи между факторами.
Применяется для отбора факторов
Чем меньше, тем лучше
модель
5. Коэффициент
множественной
корреляции
R
Тесноту связи одновременно между
всеми факторами и функцией.
Применяется для выбора модели
Больше 0,7
6. Коэффициент
множественной
детерминации
D
Долю влияния на функцию
включенных в модель факторов.
Равен квадрату коэффициента
множественной корреляции
Больше 0,5
7. Коэффициент
асимметрии
А
Степень отклонения фактического
распределения случайных
наблюдений от нормального по
центру распределения. Применяется
для проверки нормальности
распределения
Метод наименьших
квадратов может
применяться при А
меньше трех
8. Коэффициент
эксцесса
Е
Плосковершинность распределения
случайных наблюдений от
нормального по цен тру
распределения
Применяется для проверки
нормальности распределения
функции
Е должен быть меньше
трех
9. Критерий
Фишера
F
Математический критерий,
характеризующий значимость
уравнения регрессии. Применяется
для выбора модели
F должен быть больше
табличного значения,
установленного для раз-
личных размеров
матрицы и вероятностей
10. Критерий
Стьюдента
t
Существенность факторов, входящих
в модель. Применяется для выбора
модели
Больше двух (при
вероятности, равной
0,95)
11. Среднеквад-
ратическая ошибка
коэффициентов
регрессии
?a
i
Точность полученных коэф-
фициентов регрессии. Применяется
для оценки коэффициентов регрессии
В два и более раза
меньше
соответствующего ко-
эффициента регрессии
12. Ошибка
аппроксимации
Е
Допуск прогноза или степень
несоответствия эмпирической
зависимости теоретической.
Применяется для оценки
Меньше (точнее)+15%