ਨਾਲ਼ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ - ਗੁਣ ਨਾਲ਼ ਮਾਡਲ

ਸਬੰਧ ਮਾਡਲ (ਮੁੱਖ ਮੰਤਰੀ) - ਇੱਕ ਗਣਨਾ ਦਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਗਣਿਤ ਸਮੀਕਰਨ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲਾਭਕਾਰੀ ਸੰਕੇਤਕ ਇੱਕ ਜ ਹੋਰ ਸੂਚਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਮਿਣਿਆ ਦੀ ਰਿਸੈਪਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ.

yx = Ao + a1h1

ਜਿੱਥੇ: y - ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸੂਚਕ, X ਫੈਕਟਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ;

X - ਨਿਸ਼ਾਨ ਫੈਕਟਰ;

A1 - ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਲੋਮੀਟਰ ਲਾਭਕਾਰੀ ਸੰਕੇਤਕ ਵਿਚ ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਤਬਦੀਲੀ ਦਿਖਾ ਜਦ ਇੱਕ ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਫੈਕਟਰ X ਨੂੰ ਬਦਲਣ, ਜੇ ਹੋਰ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ y ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਤਬਦੀਲ;

AO ਮੁੱਖ ਮੰਤਰੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਜੋ ਕਿ y ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੂਚੀ-ਪੱਤਰ ਤੇ ਹੋਰ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵੇਖਾਉਦਾ ਹੈ, ਵੱਧ ਫੈਕਟਰ ਵੇਰੀਏਬਲ X ਹੋਰ

ਜਦ ਦੀ ਚੋਣ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਸੂਚਕ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰਕ ਮਾਡਲ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤੱਥ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ causality ਦੀ ਲੜੀ ਵਿਚ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਬਾਰੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਫੈਕਟਰ ਵੱਧ ਇੱਕ ਉੱਚ ਪੱਧਰ '' ਤੇ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ ਲੈਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਫੀਚਰ ਨਾਲ਼ ਮਾਡਲ

ਨਾਲ਼ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ਼ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਗਣਨਾ ਦੇ ਬਾਅਦ.

ਪੀ - ਸਧਾਰਨ ਸਬੰਧ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ, -1 ≤ r ≤ 1, ਇਸ ਨੂੰ ਅਸਰ ਫੈਕਟਰ ਸਕੋਰ 'ਤੇ ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਸੂਚਕ ਵੇਖਾਉਦਾ ਹੈ. ਰਿਸ਼ਤਾ 1 ਦੇ ਨੇੜੇ, ਮਜ਼ਬੂਤ, 0 ਦੇ ਨੇੜੇ, ਬੰਧਨ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ. ਉਲਟਾਈ - ਜੇ ਸਬੰਧ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ, ਫਿਰ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ, ਜੇ ਹੈ.

ਨਾਲ਼ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਫਾਰਮੂਲਾ: pxy = (X-X * 1 / y) / * ਯੂਰਪੀ eh

eh = hh2- (x) 2; ਯੂਰਪੀ = y2 (y) 2

ਜੇ ਮੁੱਖ ਮੰਤਰੀ ਰੇਖਿਕ multifactorial, ਫਾਰਮ ਹੋਣ:

yx = Ao + a1h1 a2x2 + + + ... anx

ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਨਾਲ਼ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਗਿਆ ਸੀ.

0 ≤ ਪੀ ≤ 1, ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਮਿਲ ਕੇ ਲਿਆ ਫੈਕਟਰ ਸਕੋਰ ਸੂਚਕ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਤਾਕਤ ਵੇਖਾਉਦਾ ਹੈ.

ਪੀ = 1- ((yi-yi) 2 / (yi -usr) 2)

ਕਿੱਥੇ: uh - ਲਾਭਕਾਰੀ ਸੂਚਕ - ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਮੁੱਲ;

yi - ਅਸਲ ਮੁੱਲ;

usr- ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਔਸਤ.

ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ yi x1, x2 ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਾਲ਼ ਮਾਡਲ ਭਰ ਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਆਦਿ ਆਪਣੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲ.

univariate ਅਤੇ multivariate ਮਾਡਲ ਲਈ ਨੋਣਲੀਨੀਅਰ ਨਾਲ਼ ਅਨੁਪਾਤ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਹੈ:

-1 ≤ ਮੀਟਰ ≤ 1;

0 ≤ ਮੀਟਰ ≤ 1

ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਰਦਾਰ ਅਤੇ ਫੈਕਟੋਰੀਅਲ ਸੂਚਕ ਦੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਵਿਚਕਾਰ ਰਿਸ਼ਤਾ ਕਮਜ਼ੋਰ, ਜੇ ਸੀਮਾ 0-0.3 ਵਿਚ ਜੋੜੀ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ (ਮੀਟਰ) ਦੇ tightness; ਜੇ 0.3-0.7 - ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ - ਔਸਤ; ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੰਧਨ - ਉਪਰੋਕਤ 0.7-1.

ਇਸ ਸਬੰਧ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ (ਭਾਫ਼) R, ਨਾਲ਼ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ (ਮਲਟੀਪਲ) R, ਨਾਲ਼ ਅਨੁਪਾਤ ਮੀਟਰ - ਸੰਭਾਵਨਾ ਮੁੱਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਪਣੇ ਮਹੱਤਤਾ ਦੇ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਖਿਆ ਲਈ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਹੈ (ਟੇਬਲ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ). ਇਹ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਖਿਆ ਆਪਣੇ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਮੁੱਲ ਵੱਧ ਹੋਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੇ, ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਾਰਨ ਹਨ. ਜੇ essentiality tightness ਜੋੜੀ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਖਿਆ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਵੱਧ ਜ ਜੇ ਸਵੈ ਜੋੜੀ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਛੋਟਾ ਘੱਟ ਵੱਧ 0.7 ਹੈ, ਮਾਡਲ ਸਾਰੇ ਫੈਕਟੋਰੀਅਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਜੋ ਕਿ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀ ਹੈ.

ਦ੍ਰਿੜ੍ਹ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਗਠਨ ਦਾ ਪਤਾ ਜ਼ਾਹਰ.

'ਡੀ = ਪੀ 2 * 100%

'ਡੀ = ਪੀ 2 * 100%

'ਡੀ = ਮੀਟਰ 2 * 100%

ਜੇ ਪੱਕਾ ਇਰਾਦਾ ਦੀ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ 50 ਵੱਧ ਹੈ, ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਾਰਜ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਜੇ ਵੱਧ ਘੱਟ 50, ਇਸ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਉਸਾਰੀ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਜਾਣ ਲਈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨ ਲਈ ਚੋਣ ਫੈਕਟਰ ਸੂਚਕ ਵਿਚ ਸੋਧ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ.

Fisher Fisher ਫੈਕਟਰ ਜ ਮਾਪਦੰਡ ਇੱਕ ਮੁਕੰਮਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਗੁਣ. ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਅਨੁਪਾਤ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਜੇ, ਬਣਾਇਆ ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖ ਬੰਦੋਬਸਤ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਲਈ ਯੋਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਤਕਰੀਬਨ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ = 1.5. ਜੇ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਮੁੱਲ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਘੱਟ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਸਮੁੱਚੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਫ਼ੀ ਹਰ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਲਈ. ਇਸ ਅਨੁਪਾਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਮੁੱਲ ਤੀਬਰਤਾ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਵਧ ਗਈ ਹੈ, ਜੇ, ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜੇ ਘੱਟ, ਫਿਰ ਫੈਕਟਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਜਿਸ ਦੇ ਲਈ ਗਿਣਿਆ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਨਮੂਨਾ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਹਟਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਮੁੜ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਫੈਕਟਰ ਹੈ.