АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Корреляционный анализ. Корреляционный анализ применяется для оценки зависимости выходных полей данных от входных факторов и устранения незначащих факторов

Читайте также:
  1. II. Основные проблемы, вызовы и риски. SWOT-анализ Республики Карелия
  2. III. Анализ продукта (изделия) на качество
  3. III. Анализ результатов психологического анализа 1 и 2 периодов деятельности привел к следующему пониманию обобщенной структуры состояния психологической готовности.
  4. IX. Дисперсионный анализ
  5. Oанализ со стороны руководства организации.
  6. SWOT- анализ для стратегии концентрированного роста
  7. SWOT- анализ и составление матрицы.
  8. SWOT-анализ
  9. SWOT-анализ
  10. SWOT-анализ
  11. SWOT-анализ
  12. SWOT-анализ в качестве универсального метода анализа.

Корреляционный анализ применяется для оценки зависимости выходных полей данных от входных факторов и устранения незначащих факторов. Принцип корреляционного анализа состоит в поиске таких значений, которые в наименьшей степени коррелированны (взаимосвязаны) с выходным результатом. Такие факторы могут быть исключены из результирующего набора данных практически без потери полезной информации. Критерием принятия решения об исключении является порог значимости. Если корреляция между входным и выходным факторами меньше порога значимости, то соответствующий фактор отбрасывается как незначащий.

Рассмотрим применение обработки на примере данных из файла «Anketa1.txt». Он содержит таблицу с информацией о кредитах граждан. В данном примере определим степень влияния входных факторов на один из выходов и оставим только значимые.

Импортировать файл «Anketa1.txt» и выбрать вариант отображения таблица. В Мастере обработки выбрать корреляционный анализ, и задать входные поля «Личный доход в месяц после налогообложения», «Сумма кредита», «Стаж работы», «Количество лет проживания в регионе», «Рыночная стоимость автомобиля», «Рыночная стоимость недвижимости» и выходное поле «Возврат кредита». Остальные поля отметить как неиспользуемые (рис. 5.1).

Рис. 5.1

В качестве метода выбрать коэффициент корреляции Пирсона.

На следующем шаге запустить процесс корреляционного анализа. После завершения процесса выбрать все факторы.

По полученной матрице корреляции (рис. 5.2) видно, какие факторы влияют сильнее, чем другие, и какие можно не учитывать при построении всевозможных моделей.

Рис. 5.2


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.002 сек.)