Меню Главная Юридпсихология Этика эстетика Электротехника Эктеория Физика Управление персоналом Уголовный процесс Уголовное право Схемотехника Стратегический менеджмент САПР Ресторанно-гостиничный бизнес бытовое обслуживан Реклама и PR Режущий инструмент Неопределено Метрология Матметоды в эк-ке Исторические личности Искусство и культура Информатика Иностранные языки Гражданское процессуальное право Гражданское право Государственное регулирование и налогообложение Сонник Карта сайта Поиск По всему сайту Статьи Комментарии Файлы Форум Гостевая Ссылки Новости	Комплексный анализ рыбной отрасли 1 х8 0,595 -0,342 -0,694 -0,7302 0,5306 0,6198 0,545 0,0165 1 х9 -0,135 0,4521 -0,333 -0,2732 0,6315 0,4497 0,4456 0,1575 -0,239 1 х10 -0,635 0,2972 0,7292 0,70582 -0,765 -0,6855 -0,5901 0,0468 -0,865 -0,188 1 Значения коэффициентов корреляции, находящиеся в диапазоне 0< ׀r׀≤ 0.3 говорят о слабой связи между наблюдаемыми признаками; значения 0.3≤ ׀r׀≤ 0.7 – о средней связи и 0.7≤׀r׀< 1 – о тесной связи. Положительные значения коэффициентов корреляции свидетельствуют о прямой связи между переменными, отрицательные – об обратной связи, то есть увеличение одного из факторов сопровождается уменьшением другого. Из полученной матрицы коэффициентов парной корреляции  следует, что ряд факторов имеет парные коэффициенты корреляции больше 0,7.
	у	х1	х2	х3	х4	х5	х6	х7	х8	х9	х10
у	1
х1	-0,883	1
х2	-0,522	0,1	1
х3	-0,495	0,07	0,959	1
х4	0,414	0,035	-0,756	-0,81	1
х5	0,456	-0,003	-0,971	-0,979	0,855	1
х6	0,366	0,067	-0,975	-0,94	0,741	0,974	1
х7	-0,007	0,141	-0,527	-0,352	-0,046	0,411	0,603	1
х8	0,595	-0,342	-0,694	-0,73	0,531	0,62	0,545	0,016	1
х9	-0,135	0,452	-0,334	-0,273	0,632	0,45	0,446	0,158	0,113	1
х10	-0,635	0,297	0,729	0,706	-0,765	-0,69	-0,59	0,047	-0,673	-0,189	1

Из пары факторов х3 и х2 исключаем фактор х2, так как его связь с другими факторами более сильная, чем связь x3 с ними. Исключаем фактор x7, так как его связь с y очень незначительная. По такой схеме исключаем все другие факторы. Таким образом, для построения модели остаются факторы х1, х5, х8 и х10. Матрица коэффициентов парной корреляции для них выглядит следующим образом:

у

х1

х5

х8

х10

у

1

х1

-0,88300608

1

х5

0,45605173

-0,003474

1

х8

0,59499201

-0,342415

0,619844

1

х10

-0,635065

0,297207

-0,685489

-0,6729266

1

Для получения адекватной модели необходимо устранить мультиколлинеарность, т.е. вывести из рассмотрения  факторы, которые имеют совокупное воздействие друг на друга. Наличие мультиколлинеарности факторов может означать, что некоторые из них всегда будут действовать в унисон. Для оценки мультиколлинеарности факторов может использоваться определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами. Чем ближе к нулю этот проеделитель, тем сильнее мультиколлинеарность факторов. Для наших парных коэффициентов корреляции между факторами матрица имеет вид:

Определитель матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами равен 0,2, что достаточно близко к 0, следовательно, между оставшимися факторами наблюдается мультиколлинеарность.

Продолжим удаление факторов, являющихся самыми неинформативными, регулярно сопоставляя значения множественного коэффициента корреляции и детерминации (который оценивает качество построенной модели в целом) и проверяя значимость уравнения регрессии.

В следующих таблицах представлены результаты регрессионного анализа после исключения факторов х1, х5, х8, х10.

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9

     Наверх    

© 2009 Все права защищены.