х6;
У7 і х2, х6, х2 * х2, х6 * х6, х1 * х6, х2 * х7, х3 * х6, х4 * х6, х5 * х6;
У8 і х3, х6, х3 * х3, х6 * х6, х1 * х6, х2 * х6, х3 * х7, х4 * х6, х5 * х6;
У9 і х1 * х6, х2 * х6, х3 * х6, х4 * х6, х5 * х6;
Істотна зв'язок між чинниками не спостерігається, фактори незалежні.
Таблиця 3.4.2 - Кореляція результативних показників з факторами
В
Збільшимо поріг суттєвості зв'язку між змінними і при вважатимемо, що зв'язок між ними наближається до лінійної.
Позитивна, близька до лінійної, зв'язок існує між у1 і У9; у2 і У9; у3 і У5; У6 і у1. Негативна, близька до лінійної, зв'язок є між у4 і У7. p> Негативна, близька до лінійної зв'язок між результативними показниками ефективності і факторами спостерігається між у1 і х6, х6 * х6; у2 і х6, х6 * х6; У6 і х6, х1 * х6; У7 і х2 * х6; У8 і х3 * х6; У9 і х6, х6 * х6.
За результатами аналізу даних, представлених в наведених вище таблицях, зробимо наступні висновки:
перше, коефіцієнти лінійної кореляції між результативними показниками ефективності і факторами приблизно в половині випадків за абсолютною величиною перевищують критичне значення. Тому рівняння регресії можуть містити в собі фактори в першого та другого ступеня, а також у вигляді функцій від факторів. p> друге, величина кореляційного зв'язку між результативними показниками ефективності та виробничо-економічними факторами варіюється в дуже широких межах. Абсолютна величина коефіцієнта лінійної кореляції, змінюється в діапазоні від 0,01 до 0,99, показує, що для збереження всіх змінних в рівняннях регресії доцільно використовувати нелінійну регресію .
.5 Побудова математичної моделі у вигляді сукупності рівнянь регресії
Так як всі змінні, відібрані для досліджень є випадковими, кількісними і безперервними величинами, то в цьому випадку найбільш доцільно застосування регресійного аналізу, заснованого на методі найменших квадратів (МНК), який вимагає, щоб сума квадратів відхилень експериментальних значень від обчислених за апроксимуючої залежності була мінімальною:
, (3.5.1)
де yij - експериментальне значення j-го результативного показника ефективності i-ого варіанта;
- значення j-го результативного показника ефективності i-го варіанта, обчислене за апроксимуючої залежності;
n - кількість варіантів моделі щодо стратегічного плану;
m - кількість змінюваних факторів;
k - кількість результативних показників ефективності.
У формулі (3.5.1) фактори можуть входити в складі деяких функцій від факторів, або в складі загальних виділених факторів.
Останнім часом поряд з вимогою формули (3.5.1) для оцінки якості апроксимації почали використовувати й інші показники, як правило, засновані на дисперсійному аналізі. Слід зазначити, що якщо МНК не накладалися на вихідні дані яких обм...
