– то же при условии, что на результативный признак
действуют все факторы, кроме k-го.
Коэффициент парной корреляции неравен соответствующему
коэффициенту частной корреляции. Первый измеряет тесноту связи
между признаками, не учитывая их взаимодействия с другими
признаками, а второй – тесноту связи с учётом взаимодействия с другими
факторами.
Метод количественной оценки результатов регрессионного анализа
состоит в подстановке средних значений факторов в уравнение
регрессии и последующей оценке полученного соотношения.
Общепризнанным обобщающим показателем оценки регрессионного
анализа является корреляционное отношение. Корреляционное
отношение выражает увеличение соответствия между расчётными и
фактическими значениями зависимого показателя при использовании
корреляционной формулы по сравнению с определением расчётного
значения для всех объектов как среднего арифметического.
Величина коэффициента корреляции зависит от отношения между
значениями, определёнными на основе уравнения множественной
регрессии и наблюдаемыми значениями зависимой переменной. Чем
меньше наблюдаемые величины отклоняются от линии множественной
регрессии, тем большую величину имеет коэффициент корреляции,
следовательно, связь является более тесной.
– коэффициент
множественной корреляции, отражающий тесноту связи между первым
показателем и всеми остальными, начиная со второго и кончая n-м.
Если коэффициент корреляции незначителен по величине, то это
может говорить о трёх фактах:
в уравнении множественной корреляции не учтены некоторые
факторы, имеющие большое влияние на результативный признак, что
можно поправить путём введения некоторых дополнительных факторов;
форма уравнений связи выбрана неверно;
проведённый теоретический анализ оказался несостоятельным.
Корреляционное отношение вычисляется по следующей формуле: