56.Частные коэф-ты корел-ии, их характеристика

Поэтому если необ-мо построить модель с высокой точностью, то вычисляют частные коэф-ты корел-ии, к-ые хар-ют чистую взаимосвязь фактора и рез-тативного признака без учёта влияния др-х факторов. Для вычис-ния частных коэф-в корел-ии строится матрица коэф-в корел-ии для факторов, оставшихся после исключения.

	y	x1	x2	Xn
y	ryy	ryx1	…	ryxn
x1	ryx1	rx1x1
xn

На основе этой табл-ы выч-ся частные коэф-ы корел-ии по ф-ле: rryx=(D11/√(D1m*Dmm))*(-1)^(m+1), где D11- это определитель матрицы, полученный из исходной после вычёркивания 1-й строки и 1-го столбца, D1m-опред-ль матрицы, полученный из исходной после вычёркивания 1-й строки и (m+1)-го столбца, Dmm- опред-ль матрицы, полученный из исходной при вычёрк-ии (m+1)-й строки и (m+1)-го столбца, где m- это фактор, для к-го ищется частный коэф-т корел-ии. Далее проводится анализ аналогичный парным коэф-там корел-ии между фактором и рез-тативным признаком. Рез-ты оформляются в аналогичную табл-у для п.2.

Показ-ли	Факторы x1 x2 … xn
1. парные коэф-ы корел-и между у и х (ryx)	ry1 ry2 ryn
2. парные коэф-ы детерм-ии между у и х (dyx)	dy1 dy2 dyn
3.выч-ленное знач-ие t критерия	t1 t2 tn
4. табл-ное знач-ие t критерия	tт tт tт
5. наличие взаимосвязи	Да нет да
6. степень взаимосвязи	Выс слаб уме

на основе полученной табл-ы делаются выводы о целесообразности включения выделенных факторов в модель.

57. Понятие прогноза и его виды.

Прогноз - это наиболее вероятная оценка протекания ек процеса в будущем. Возм след сочет плана ипрогнозп: 1) прогонз предшествует разработке плана 2) прогнозируется принятые в палне послед реш 3) прогноз ход выполнения плана. Прогонозиров не решает проблемы целенаправ выбора лучшего решения и не опред хоз стратегии не буд. Все ек прогнозы носят вероятностый хар. Все методы и мтеодол прогноза явл стохастическими. Виды : краткоср от 1-3лет, среднес 4-7, долгоср- до 20 и более. Все методы прогнозир основ на идее экстраполяции. Под экстрап понимают распрост закономерностей, соотношений, связей и распространение их в изуч периоде при переходе на анализируемый период. Методы: метод экспертных оценок: дельфийский, метод мозговой атаки, морфологич . Метод моделирования: логич, инф, стат. Нормативный метод- отдельные параметры прог процесса задаются ввиде некот нормы.

58. Случайная компонента вариацыонного рада

Случайная величина — это переменная, значение которой до опыта (реализации) неизвестно. Всякая случайная величина характеризуется:

• множеством своих возможных значений (пространство событий)

• неограниченным числом повторения реализаций

• вероятностью попадания в любую наперед заданную область во множестве значений

Множество значений может быть дискретным, непрерывным и дискретно-непрерывным. Соответственно именуются и случайные величины.