Файл: Сивый В.Б. Метод множественной корреляции в анализе и планировании угольных предприятий.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 04.04.2024

Просмотров: 57

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Из расчетной таблицы видно, что каждому значению х соответствует определенное зна­

чение ух, т. е. ух = / (х). Для наглядности дан­ ные функции ух = / (ж) приведены ниже:

X

250

350

450

550

650

750

850

950

Ух

26,6

25,8

22,7

20,4

18,2

16,3

15,7

14,0

Аналогично может быть представлена ре­

грессия Х у по у.

и

13

15

17

19

21

23

25

27

29

31

33

Xи

950

655

572

485

477

484

429

360

312

333

350

Как указывалось выше, линия, связывающая на корреляционном поле найденные средние

значения ухху в интервалах изменения х (у),

называется эмпирической линией регрессии.

Линия регрессии показывает, как в сред­

нем изменяется функция у с увеличением или уменьшением значения аргумента х.

В нашем примере теоретическую линию ре­

грессии можно считать прямой и искать ее

уравнение в виде ух = а + Ъх. Для определе­ ния коэффициентов а и Ь уравнения большей

частью применяется метод наименьших квадра­ тов. При этом каждая точка (х, ух) учитывается столько раз, сколько данных было использова-

64


йо для ее вычисления. Другими словами, если ух является средней из т х данных, соответ­

ствующих значению х, то ухучитывается т х раз. Принцип наименьших квадратов требует,

чтобы сумма квадратов отклонений условных

средних величин от расчетных значений по фор­

муле регрессии была наименьшей. Это означает,

что параметры уравнения регрессии прямой ух= = а + Ьх надо выбрать так, чтобы было вы­ держано условие

2 т х (ух — у)2 = 2 т * (Ух — Ьх — а)2 = минимум. (19)

Суммирование производится по всем значе­ ниям х.

В наших расчетах величина b выступает в

качестве коэффициента

регрессии (qx/v) у по

х. Искомые

величины

определяются

из двух

нормальных

уравнений

 

 

2

У ~

Qv/x 2

* “Ь

(20)

2 ху =

еУ/* 2 я2 + 2 ха-

 

Решив эту систему уравнений относительно

Qx/y, ПОЛУЧИМ

2 * у - 2 * - 2 *

2 - 2—( v - ) a

Упростим полученное выражение, разделив

числитель и знаменатель формулы на /г2:

Ci//* =

(ху)ср — х у

(21а)

5

8

65

Числитель формулы (21а) называется кова­

риацией сух.

Иначе ковариация сух выражается

как

частное

от

деления суммы

произведений

ус р 2

(тух )

по

всем интервалам

изменения у

(см. табл. 7) на общее число наблюдений п ми­

нус произведение средних значений ху.

Аналогично определяется коэффициент ре­ грессии х по у.

Q x / y —

(22)

Геометрический смысл коэффициента регрес­

сии Qy/X в случае линейной зависимости заклю­

чается в том, что он определяет собой угловой

коэффициент прямой. Реально коэффициент b

уравнения регрессии ух = а + Ъх показывает, на сколько в среднем изменяется у при измене­

нии признака х на единицу. Чем больше число­

вое значение коэффициента регрессии, тем бо­ лее значителен прирост функции при том же увеличении аргумента.

Свободный член а определяется путем под­

становки известных значений регрессии в си­ стему уравнений (2 0 ).

Пользуясь данными табл. 7 и формулами (21) и (2 2 ), определяем Qx/y и ду/я:. Значение хуср

определяется делением данных, взятых из стро­

ки яСр 2 (яг* г/Ср) или из столбца ycpLmx xcv,

на объем выборки п. Среднее значение аргумен­

та х рассчитывается по формуле (3); аналогично

рассчитывается среднее значение функции у.

Вычисленные дисперсии рассмотренных пока­ зателей равны: Оу = 18,8089 и ох — 16 814,88

66


Определим

коэффициент

регрессии х по у*.

3 028 000

 

 

300

• — 22,47 • 465,33

— 19,27970.

Qx/V

18,8089

=

 

 

Коэффициент регрессии у по х равен

3 028 000

 

 

300

■ 22,47 • 465,33

— 0,02157.

Qy/x

16814,88

=

 

 

 

Определяем

уравнения

регрессии:

1 ) регрессия х по у.

 

 

ху — с +

Qx/уУ — с — 19,27970 • 22,47;

2 ) регрессия у по х:

 

 

ух — а +

Qy/x = а — 0,02157 • 465,33.

Для точки с координатами (х, у)

с = 465,33 + 19,27970 • 22.47 = 898,5449; а = 22,47 + 0,02157 • 465,33 = 32,5053.

В окончательном виде уравнения теоретиче­ ских линий регрессии имеют вид:

Ху = — 19,27970г/ + 898,5449;

ух = — 0,02157х + 32,5053.

Теоретические линии регрессии строятся по

точкам, полученным в результате подстановки

минимального и максимального значений х в приведенные выше уравнения.

Если эмпирические и теоретические линии

регрессии пересекаются примерно в одной точ­

ке с координатами (х, у), то это подтверждает правильность выполненных расчетов и графи­ ческих построений.

5*

67


Внашем примере в результате подстановки

=950 м и oc-i = 250 м соответственно полу­

чим: г/i =

12,0138

т/мес и г/2 =

27,1128

т/мес.

Большой

наклон

линии регрессии на

рис. 6

 

 

 

 

 

 

 

подтверждает

 

пра­

 

 

 

 

 

 

 

вильность

 

прямого

 

 

 

 

 

 

 

сопоставления

 

рас­

 

 

 

 

 

 

 

сматриваемых

пока­

 

 

 

 

 

 

 

зателен.

Об

 

этом

 

 

 

 

 

 

 

свидетельствуют

так­

 

 

 

 

 

 

 

же

корреляционные

 

 

 

 

 

 

 

поля и линии регрес­

 

 

 

 

 

 

 

сии,

приведенные на

 

 

 

 

 

 

 

рис.

7.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Научное

и прак­

 

 

 

 

 

 

 

тическое

 

значение

 

 

 

 

 

 

 

корреляционных

за­

 

 

 

 

 

 

 

висимостей,

 

помимо

Рис.

6.

Корреляционные

формы

связи,

опре­

деляется

еще другим

поля

и

линии

регрессии

свойством

 

тесно­

для

зависимости

относи­

 

тельной протяженности

от­

той

связи.

Степень

каточных

 

выработок

на

тесноты связи харак­

1000

т

месячной

добычи

теризует

 

рассеяние

угля

LmK

от

производи­

 

точек

корреляцион­

тельности труда рабочего П.

ного

 

поля

относи­

 

 

 

 

 

 

 

 

тельно

линии

регрессии

(рис.

8 .)

Чем

ближе

или плотнее располагаются точки к линии ре­

грессии, тем меньшее влияние на исследуемую

величину

оказывают прочие

факторы

и

тем более

точна

и определенна

зависимость

у по х.

 

 

 

за­

При тесной и близкой к функциональной

висимости

между

показателями каждая отдель­

на я точка корреляционного поля

находится не­


посредственно около линии регрессии, а у прак­ тически полностью зависит от х.

Если точки корреляционного поля распола­

гаются на значительном расстоянии от линии

регрессии, т. е. связь слабая, то действие како­

го-либо аргумента на функцию можно пред­ сказать лишь ориентировочно.

Таким образом, степень тесноты связи яв­ ляется весьма важным свойством корреляцион­ ной зависимости.

В экономических исследованиях с помощью

корреляции, как правило, исследуются зави­

симости между отдельными переменными, имею­

щими неодинаковые единицы измерения. По­ этому для оценки тесноты связи между призна­ ками разной природы пользуются коэффициен­ том корреляции (гху), который представляет

собой коэффициент регрессии у по г в стандар­

тизованной системе единиц. Стандартизован­

ный коэффициент регрессии (коэффициент кор­ реляции) показывает, на какую часть своего квадратического отклонения ау изменяется у при изменении х на величину своего квадрати­ ческого отклонения ах, когда остальные факто­

ры, не связанные с х, остаются неизменными, а

связанные с х — изменяются неопределенно.

Коэффициент корреляции может иметь как по­ ложительное, так и отрицательное значение в

пределах (—1 ) ^ Гух < 1 .

Теснота связи в случае линейной корреля­

ционной зависимости определяется по формуле

rvx Qy/xQx/y (23)

Сопряженные коэффициенты регрессии бе­ рутся при этом со своими знаками ( + или —).

69

Рис. 7. Корреляционные поля и линии регрессии для зависимости между производи­ тельностью труда рабочего П и скоростью проведения подготовительных выработок Уподг (“)> относительной протяженностью основных выработок на 1000 т месячной до­

бычи угля Lnp0B (б), скоростью подвигания очистной линии забоев Роч (в), относи­ тельной протяженностью ремонтируемых выработок на 1000 т месячной добычи угля

£рем (®)*