Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  współczynnik determinacji
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

Wyznaczanie współczynników korelacji liniowej – podstawy

100%
Zbigniew Ś.
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
|
2020
|
vol. 65
|
issue 6
69-87
PL
Celem artykułu jest przedstawienie podstawowych miar współzależności cech ilościowych, które wykorzystuje się w modelowaniu ekonometrycznym, oraz ich wybranych zastosowań. Omówiono współczynniki: korelacji liniowej Pearsona, korelacji wielowymiarowej, determinacji, korelacji cząstkowej i semikorelacji cząstkowej. Zaprezentowane w artykule podejście do wymienionych miar jest jednorodne. Każdą zdefiniowano jako współczynnik korelacji liniowej odpowiednich wektorów otrzymanych na podstawie równań regresji. Podano też wzajemne zależności między współczynnikami. W obliczeniach wykorzystano macierze brzegowe, co znacznie ułatwiło ten proces. W celu sprawdzenia poprawności obliczeń posłużono się programem Statistica 13.3 PL. Zagadnienie zilustrowano na przykładzie modelu regresji wzrostu płac w Polsce w latach 2001–2019 zawierającego cztery zmienne objaśniające, szacowanego metodą najmniejszych kwadratów.
2
Publication available in full text mode
Content available

UOGÓLNIONA MIARA DOPASOWANIA W MODELU LINIOWYM

84%
Zieliński W.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2009
|
vol. 10
|
issue 1
286-292
PL
W modelu regresji liniowej stosowane są dwie miary wpływu zmiennych niezależnych na zmienną zależną: współczynnik determinacji i współczynik korelacji cząstkowej. W pracy zaproponowane jest uogólnienie tych miar i skonstruowana jest miara wpływu grupy zmiennych niezależnych z wyłączeniem wpływu pozostałych zmiennych niezależnych.
EN
In a model of linear regression two measures of fit are used: coefficient of determination and coefficient of partial correlation. A generalization of those measures is proposed and a measure of influence of a group of independent variables excluding an influence of remaining variables is constructed.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.