Багатофакторний кореляційно-регресійний аналіз
Багатофакторний кореляційно-регресійний аналіз
У багатьох випадках на результативну ознаку впливає не один, а кілька факторів Між факторами існують складні взаємозв'язки, тому їхній вплив на результативну ознаку с комплексним, а не просто сумою ізольованих впливів
Багатофакторний кореляційно-регресійний аналіз дає змогу оцінити міру впливу на досліджуваний результативний показник кожного із введених у модель факторів при фіксованому положенні на середньому рівні інших факторів Важливою умовою с відсутність функціонального зв'язку між факторами
Математично завдання зводиться до знаходження аналітичного виразу, котрий якнайкраще відображував би зв'язок факторних ознак з результативною, тобто знайти функцію
=f(X1,X2,X3,... ,Хп).
Найскладнішою проблемою є вибір форми зв'язку, аналітичного виразу зв'язку, На підставі чого за наявними факторами визначають результативну ознаку-функцію Ця функція мас краще за інші відображати реальні зв'язки між досліджуваним показником і факторами. Емпіричне обгрунтування типу функції за допомогою графічного аналізу зв'язків для багатофакторних моделей майже непридатне. Форму зв'язку можна визначати добиранням функцій різних типів, але це пов'язане з великою кількістю зайвих розрахунків. Зважаючи на те, що будь-яку функцію багатьох змінних шляхом логарифмування або заміни змінних можна звести до лінійного вигляду, рівняння множинної регресії можна виразити у лінійній формі:
= a0 + a1X1 + a2X2 + …+anXn.
Параметри рівняння обчислюють способом найменших квадратів Так, для розрахунку параметрів рівняння лінійної двофакторноі регресії
= a0 + a1X1 + a2X2,
де — розрахункові значення результативної ознаки-функції; Х1 і Х2 — факторні ознаки; a0, al i a2 — параметри рівняння, які можна обчислити способом найменших квадратів, розв'язавши систему нормальних рівнянь:
Кожний коефіцієнт рівняння вказує на ступінь впливу відповідного фактора на результативний показник при фіксованому положенні решти факторів, тобто як зі зміною окремого фактора на