Касаева Т.В. и др. Статистика

Подождите немного. Документ загружается.

163

1. На основе теоретического (логического) анализа выбираются

факторы, которые могут влиять на признак-результат и интересуют

исследователя.

Например: y − производительность труда;

− фондовооружённость труда;

− фондоотдача;

− коэффициент текучести;

− заработная плата;

2. Определяются парные коэффициенты корреляции:

− коэффициент механизации труда и т.д.

…

В многофакторную модель включаются только те факторы, по

которым r

r указывает наличие достаточной связи, то есть > 0,3.

Определение

– это проверка факторов на

мультиколлинеарность

: если, например, = -0,875, то из числа

факторов мы должны исключить либо К

тек

3. Из числа признаков-факторов исключаются те, которые связаны

между собой и признаком-результатом функциональной зависимостью.

либо заработную плату, так

как они тесно взаимосвязаны, то есть мультиколлинеарны.

Например:

жённостьФондовоору

аФондоотдач

ПТ =

, т.е.

y =

Выбираем либо x

либо x

4. Строятся различные варианты многофакторных моделей, и если

они противоречат теории или логике, производится поочерёдное

исключение факторов и выбирается наиболее приемлемая модель.

Экономическая интерпретация полученного уравнения регрессии

производится по коэффициентам а

,а

Оценка тесноты связи – по коэффициенту множественной

корреляции R.

…, которые указывают размер

изменения признака-результата при изменении j-го фактора на единицу.

В случае 2-факторной модели:

),(

2121

**2

xxyxyxyx

xxy

rrrrr

−

−+

R, как и r, изменятся от 0 до 1.

Определяется и коэффициент детерминации R

Как правило, расчёты выполняются на ЭВМ по стандартным

программам. Задача исследователя состоит в следующем:

164

а) правильное определение факторов;

б) набор необходимого количества данных (иногда объём

выборки определяют упрощённо: n = 8*m, то есть если 5 факторов, то

значений y и x

в) умение выбрать модель, наиболее полно решающую задачи

исследования и имеющую теоретическое (логическое) объяснение.

должно быть по 40);

Практическое значение многофакторных моделей:

1) регулируя уровни x

…x

2) модель показывает, изменение какого фактора даёт наиболее

ощутимое изменение результата.

, воздействуем на y;