При проведении корреляционно регрессионного анализа предполагается, что наблюдения на основе которых этот анализ проводится, были получены по однородной совокупности единиц. Для обеспечения статистической достоверности модели количество наблюдений должно быть в 8-10 раз больше чем количество факторов. Результат и фактор это количественные показатели и считается, что для них нет границ изменений.факторы оказывают влияние на результат, но не на другие факторы, находящиеся в модели. корреляционная связь может существовать как между двумя факторами, так и мужду несколькими.существующие коррел связи можно выявить с помощью показателей корреляции, которые можно записать в виде матрицы: rxx=[rx1x1,rx1x2,…,rx1xp; rx2x2,rx2x2,…,rx2xp; rxpx1,rxpx2,…,rxpxp]
Коэффициент эластичности.
В классической множественной линейной регрессионной модели показатели силы связи результата с факторами является коэффициент ai при этом факторе. Для линейной модели ai=∂y/∂x. коэффициент ai называют коэффициентом условно чистой регрессии. Он показывает на сколько единиц в среднем изменится результат yi при изменении фактора на 1 при фиксированном уровне других факторов включенных в модель. Связи могут быть как линейными, так и не линейными. Для сопоставления факторов по силе влияния используют относительные показатели силы связи-коэффициенты эластичности. Общая формула расчета коэффициента эластичности:Эxi=∂y/∂xi*xi/yi^
|
|
Для множ регрессии коэффициент эластичности равен:Эxi=ai*(xi/a0+a1x1i+…+amxmi)
Коэффициент эластичности показывает на сколько процентов в среднем изменится результат при изменении фактора на 1 %.