Всего на сайте:
236 тыс. 713 статей

Главная | Статистика

МЕТОДЫ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА И МНОГОМЕРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ  Просмотрен 460

  1. АГРЕГАТНЫЕ И СРЕДНИЕ ИНДЕКСЫ
  2. ТЕМА 23. ДРУГИЕ ВИДЫ ИНДЕКСОВ ПРИМЕНЯЕМЫЕ В СТАТИСТИКЕ
  3. Контрольное задание. Индексы занимают особое место в статистике. Без них невозможно изучение динамики ...
  4. Задание. Приведите пример корреляционных по своей сути связей
  5. Задание. Известно, что спрос связан с предложением, что может составить ошибку ...
  6. Задание. Вам предлагается выписать и еще раз осмыслить все уравнения рег­рессии (модели), встретившиеся в тексте данной Темы, привести соот­ветствующие им системы нормальных уравнений и формулы определения параметров уравнений
  7. Задание. Дайте характеристику связей и возможностей повышения цен на каждый вид товара
  8. Контрольное задание. На основе использования данных Контрольного задания из Темы 5 и материалов ...
  9. Задание. Попробуйте сами рассчитать коэффициенты корреляции рангов К.Спирмэна и М.Кендэла на каком-либо произвольном примере
  10. Задание. Придумайте 5 примеров из жизни вашего предприятия или из бытовой жизни, где можно использовать дисперсионный анализ
  11. Задание. Придумайте 4 примера из жизни вашего предприятия или из бытовой жизни, где можно использовать факторный анализ. Особое внимание уделите обоснованию факторов
  12. РАЗДЕЛ 7. ВЫВОДЫ. Завершив изучение этого модуля, Вы ознакомились с основными по­ложениями регрессионно-корреляционного анализа взаимосвязей общест­венных явлений, МЕТОДЫ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА И МНОГОМЕРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ

МЕТОДЫ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА И МНОГОМЕРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ

В этой теме вы сможете ознакомиться с менее распространенными, но часто очень важными для статистика, менеджера и экономиста методами статистического анализа. Естественно мы не можем дать подробное и развернутое представление об этих методах – это достаточно специальная область знаний, но представлять, что это такое на наш взгляд необходимо.

Итак, Вы узнаете, что такое

1. Дисперсионный анализ

2. Факторный анализ

3. Кластерный анализ

4. Дискриминантный анализ

Дисперсионный анализ это статистический метод, позволяющий оценить влияние одного или нескольких факторов на результирующий признак.

Чаще всего встречается ситуация когда можно указать один фактор влияющий на результат и этот фактор принимает конечное число значений. Нужно определить влияние этого фактора. Тогда говорят об однофакторном дисперсионном анализе.

Методика заключается в следующем: проводится комбинированная группировка по результативному и факторным признакам. Она обеспечивает разложение общей дисперсии на межгрупповую и остаточную. Межгрупповая дисперсия отражает вариацию признака, которая возникает под воздействием признака – фактора положенного в основу группировки.

Sf² = Σ(Xj – X)² , Df = Sf²/m,

Xj – среднее значение в группе; X – общая средняя; M – количество групп.

Остаточная дисперсия характеризует случайную вариацию в каждой отдельной группе. Эта вариация возникает под влиянием других факторов и не зависит от факторного признака, положенного в основу группировки.

Общая дисперсия характеризует вариацию признака, обусловленную влиянием всех факторов.

Отношение Fp = Df /Do используется для оценки существенности влияния фактора.

Если влияние факторного признака статистически существенно то F расчетное больше или равно F табличному.

F табличное зависит от трех параметров:

1. определяет достоверность выводов (называется уровнем значимости). Для социологических и экономических задач Ft = 0,05 –определяет вероятность отвергнуть правильную гипотезу в 5 случаях из 100.

2. определяется количеством значений факторного признака (m-1).

3. определяется объемом выборки уменьшенным на количество значений факторного признака (N - M).

Ft определяется по таблице критических значений критерия Фишера (см. приложение).

Если влияние факторного признака существенно, то следует определить коэффициент детерминации, как отношение факторной дисперсии Df к общей дисперсии Dy и это будет доля вариации, обусловленная влиянием факторного признака (η). Например η² = 0,68 (68%), то это означает, что вариация результативного признака на 68% обусловлена влиянием факторного признака.

Предыдущая статья:Задание. Попробуйте сами рассчитать коэффициенты корреляции рангов К.Спирмэна и М.Кендэла на каком-либо произвольном примере Следующая статья:Задание. Придумайте 5 примеров из жизни вашего предприятия или из бытовой жизни, где можно использовать дисперсионный анализ
page speed (0.0116 sec, direct)