Корреляционный анализ.
Корреляция – это соотношение (взаимозависимость) случайных величин между собой. В качестве количественной меры оценки взаимосвязи между случайными величинами используется коэффициент линейной корреляции, вычисляемый для случайных величин х и у по n экспериментальным данным по следующей формуле.
Е
сли
коэффициент линейной корреляции близок
к 1, то корреляционная связь между
переменными положительная, близкая к
линейной (рис.16.1). Если коэффициент
линейной корреляции близок к -1, то
корреляционная связь между переменными
отрицательная, близкая к линейной
(рис.16.2). Если коэффициент линейной
корреляции близок к нулю, то между
переменными имеется слабая корреляционная
связь (рис.16.3). Для независимых переменных
коэффициент линейной корреляции равен
нулю.
Р
ис
16.1. График зависимости Рис 16.2. График
зависимости
между случайными между случайными
переменными при сильной переменными при сильной
положительной связи между отрицательной связи между
ними ними
Рис.16.3. График зависимости между
случайными переменными при
слабой корреляционной связи
между ними
Оценить существенность коэффициента линейной корреляции между случайными переменными по критерию Стьюдента можно при условии, что распределения этих случайных величин подчиняется нормальному закону и что они имеют совместное двумерное нормальное распределение.
Коэффициент линейной корреляции является случайной величиной, и поэтому для него может быть вычислена стандартная ошибка
.
По статистическим таблицам находим
критическое значение коэффициента
линейной корреляции.
.
В случае, если значение коэффициента линейной корреляции, вычисленное по (16.1), по абсолютной величине не меньше 0,8, то можно ожидать наличие между переменными линейной зависимости и в уравнения регрессии вводить сами факторы в первой степени. Если значение коэффициента линейной корреляции по абсолютной величине лежит в диапазоне от критического значения до 0,8, то в уравнения регрессии рекомендуется вводить сравнительно несложные функции от факторов. Если значение коэффициента линейной корреляции по абсолютному значению меньше критического, то такие факторы рекомендуется не включать в уравнения регрессии.
Этап моделирования. Разработка имитационных моделей.
1. Разрабатывается алгоритм.
2. Выбирается язык моделирования.
3. Разрабатывается программа.
4. Организуется ввод в модель случайных последовательностей.
Операторы GPSS и PLUS-операторы. Операторы GPSS подразделяются на блоки и команды. Операторы GPSS имеют единый формат записи, состоящий из полей:
- метки;
- операции;
- операндов;
- комментариев.
Категория Тип
1. Динамическая 1. Транзакты
2. Операционная 2. Блоки
3. Аппаратная 3. Устройства
4. Памяти
5. Логические ключи
4. Статистическая 6. Очереди
7. Таблицы
5. Запоминающая 8. Ячейки Х
9. Матрицы МХ
6. Вычислительная 10. Арифметические переменные
11. Логические переменные
12. Функции
7. Группирующая 13. Группы
14. Списки пользователя.