相関係数 - 相関モデルの特性

相関モデル（CM）はプログラムです結果インジケータが1つまたは複数のインジケータに応じて定量化される数学的方程式を提供する。

yx = a0 + a1x1

ここで、y - 結果のインジケータ。因子xに依存します。

xは因子特性である。

a1は、係数xが1だけ変化するときに結果の指数yがどれだけ変化するかを示すCMパラメータであり、この場合yに影響を与える他のすべての因子は変化しない。

aoはCMパラメータであり、因子符号xを除いて、結果の指数yに対する他のすべての因子の影響を示す

生産的で階乗的なものを選ぶとき因果関係の連鎖における結果の指標が因子指数よりも高いレベルにあることを考慮する必要がある。

相関モデルの特性

相関モデルのパラメータを計算した後、相関係数を計算する。

pは対相関の係数であり、-1≦p≦1であり、結果に及ぼす影響因子の強さと方向を示します。 1に近いほど接続が強く、0に近いほど接続が強くなります。相関係数が正の値を持つ場合、負の値が逆の場合、接続は直接的です。

式：pxy =（xy-x * 1 / y）/ ex * yyの相関係数

ax = xx2-（x）2; yy = y2-（y）2

CMが以下の形式の線形多因子である場合、

yx = a0 + a1x1 + a2x2 + ... + anxn

それに対して多重相関係数が計算される。

0≤≤≤1であり、すべての因子因子の影響の強さを結果に示す。

P = 1-（（yx-yu）2 /（yu-oo）2）

ここで、uh - 結果インジケータ - 計算された値。

yi - 実際の値。

実際の値、平均。

計算値yxは、x1、x2の相関モデルにおける置換の結果として得られる等々。その実際の値

1因子および多因子非線形モデルの場合、相関比は次のように計算されます。

-1≦m≦1;

0≤m≤1

生産性と生産性の関係コネクション（m）の締め付けの値が0-0.3の範囲内にある場合、モデルに含まれる要因は弱い。 0.3-0.7の場合 - 接続の緊張度は平均です。 0.7-1を超えている - 接続が強いです。

相関係数（ペア）p、相関係数（倍数）P、相関比m-確率的なもの、それらの重要度の係数が計算される（テーブルから決定される）。これらの係数がそれらの表の値よりも大きい場合、通信の緊縮係数は重要な原因である。結合の緊張度の重要性の係数が集計値よりも小さい場合、または結合係数自体が0.7未満である場合、モデルは結果に有意に影響を及ぼすすべての因子インジケータを含まない。

決定係数は、モデルに含まれるパーセンテージがどのように結果の形成を決定するかを明確に示している。

D = P2×100％

D = p2×100％

D = m2×100％

決定係数が50より大きい場合、モデルが調査中のプロセスを適切に記述している場合は、50未満であれば、最初の構築段階に戻り、モデルに含めるための因子インジケータの選択をレビューする必要があります。

フィッシャー係数またはフィッシャー係数モデル全体の有効性を特徴づける。算出された比率がテーブルよりも大きい場合には、構築されたモデルは、将来の決済のための分析だけでなく、計画の指標に適しています。およそのテーブル値= 1.5。計算された値がテーブルに満たない場合は、最初の結果に影響を与える重要な要因を含むモデルを構築しなければなりません。モデル全体の有効性に加えて、各回帰係数は重要性に影響します。この比率の計算値は、大きさテーブルに超えた場合、回帰係数が算出された係数は、サンプルの計算から除去される未満、次いで要因パラメータは、再び始める場合に重要であるが、この要因はありません。