8,846 matches
-
Snell R Square Nagelkerke R Square 1 596,234(a) ,046 ,092 a Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than ,001. Cox-Snell R Square și Nagelkerke R Square sunt măsuri echivalente cu din regresia liniară, ultima având un interval de variație de la 0 la 1. Se observă că acești doi indicatori au valori mici și astfel predictorii incluși în model explică doar 4,6% din variația variabilei vot CDR (respectiv 9,2%). Mai jos avem și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
bună. Tabelul nr. 8.7: Clasificarea pacienților în funcție de spitalul unde au fost tratați și rezultatele după tratament Stare bună Stare critică Total Spitalul A 600 400 1000 Spitalul B 900 100 1000 8.3.6. Modelarea log liniară Reprezentare log liniară a frecvențelor din celulele tabelului Logaritm din frecvență = efectul general + efectul de rând + efectul de coloană + efectul de interacțiune * Cum se operează această descompunere pentru un tabel 2*2 (2 variabile dihotomice): Se logaritmează frecvențele tabelului Se descompun în patru
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Alternativ, se pot introduce efectele de un anumit ordin măsurându-se contribuția acestora. Măsuri ale modelului Testul G2 sau Hi pătrat (Likelihood ratio chi square). , unde fo sunt frecvențele observate și fa cele așteptate. Spre deosebire de R2 folosit în cazul regresiei liniare, care tinde spre 1 atunci când modelul reușește să prezică valorile dependentei, în cazul analizei logliniare urmărim să obținem statistici G2 și Hi care să aibă o valoare cât mai apropiată de 0 și un nivel de semnificație (p) cât mai
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
plus, diagrama indică, de asemenea, faptul că nu există covariație între F și U1, între F și U2 sau între U1 și U2. cov ( F, U1 ) = cov ( F, U2 ) = cov ( U1 U2 ) = 0 [2] Cele trei ecuații descriu un sistem liniar de analiză factorială. Exemplu: Presupunem că există trei variabile F, U1 și U2 și opt cazuri (sau entități). Fiecare variabilă are două valori posibile: 1 sau -1 și acestea nu sunt corelate între ele. Să presupunem că ni se cere
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
X1 și X2, iar numărul factorilor comuni este mai mic decât numărul variabilelor observate. În crearea variabilei Xs am utilizat numai operații matematice: (1) multiplicarea variabilelor prin constante; (2) adunarea acestor produse. Într-un limbaj tehnic, am utilizat doar operații liniare și, prin urmare, s-a creat un sistem liniar. Vom rezuma, descriind modul în care sunt folosiți și relatați termenii, variabilele și factorii. O variabilă este un concept care are două sau mai multe valori. În exemplul anterior, F, U1
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
mic decât numărul variabilelor observate. În crearea variabilei Xs am utilizat numai operații matematice: (1) multiplicarea variabilelor prin constante; (2) adunarea acestor produse. Într-un limbaj tehnic, am utilizat doar operații liniare și, prin urmare, s-a creat un sistem liniar. Vom rezuma, descriind modul în care sunt folosiți și relatați termenii, variabilele și factorii. O variabilă este un concept care are două sau mai multe valori. În exemplul anterior, F, U1 și U2 au două valori. Vom presupune că aceste
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
variabilă este un concept care are două sau mai multe valori. În exemplul anterior, F, U1 și U2 au două valori. Vom presupune că aceste variabile sunt date, X1 și X2, care sunt create din sursa de date prin intermediul operațiilor liniare care sunt de asemenea variabile fiecare având patru valori posibile. Pentru a indica faptul că sursa variabilelor nu este observată de către cercetător și că variabilele observate sunt extrase de acolo, vom numi această sursă de variabile factori fundamentali. Deoarece nu
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
U1, U2, X1 si X2) au media 0 și variația 1. Aceste variabile sunt numite variabile normale sau standard. Fiecare variabilă poate fi transformată într-o astfel de variabilă standard, scăzând din aceasta rădăcina pătrată a variației. În caracterizarea relațiilor liniare dintre variabile, covariația joacă un rol important. Formula acesteia este: cov(X, Y)= ∑[( Xi -) ( Yi -)] / N (i = 1, 2,..., N) =E[( X -)( Y -)] [5] De reținut, faptul că, acele cazuri care se abat de la media fiecărei variabile nu contribuie la
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
este denumită specific: coeficient de corelație sau coeficientul de corelație al lui Pearson (vezi capitol 7, Analiza bivariată). = cov(X, Y) = E(XY), [6] dacă = = 0 dacă Vx = Vy = 1 [7] Dacă o variabilă poate fi exprimată ca o funcție liniară a celeilalte, ca în Y = a + bX (sau ca o combinație liniară a celeilalte), coeficientul de corelație va fi 1 sau -1 și coeficientul de determinație va fi 1. Dacă cele două variabile sunt independente din punct de vedere statistic
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Pearson (vezi capitol 7, Analiza bivariată). = cov(X, Y) = E(XY), [6] dacă = = 0 dacă Vx = Vy = 1 [7] Dacă o variabilă poate fi exprimată ca o funcție liniară a celeilalte, ca în Y = a + bX (sau ca o combinație liniară a celeilalte), coeficientul de corelație va fi 1 sau -1 și coeficientul de determinație va fi 1. Dacă cele două variabile sunt independente din punct de vedere statistic, mărimea corelației va fi 0. Altfel, mărimea lui r va varia între
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
de reținut că noțiunea de covariație este independentă de structura cauzală de bază pentru cele două variabile; le poate acoperi pe ambele deoarece o variabilă este cauza celeilalte sau ambele variabile au în comun cel puțin o cauză. În sistemul liniar arătat în prima figură există covariație între X1 și F, deoarece F este una dintre variabilele de bază. Totuși, există covariație între X1 și X2 pentru că ambele au o variabilă de bază comună (F). 8.4.4. Combinațiile liniare și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
sistemul liniar arătat în prima figură există covariație între X1 și F, deoarece F este una dintre variabilele de bază. Totuși, există covariație între X1 și X2 pentru că ambele au o variabilă de bază comună (F). 8.4.4. Combinațiile liniare și derivațiile variației și covariației Derivația și covariația dintre X1 și F se datorează faptului că X1 este o combinație liniară dintre F și U1 (X1=b1F+ d1 U1). Pentru că am presupus că F și U1 au media 0 și
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
există covariație între X1 și X2 pentru că ambele au o variabilă de bază comună (F). 8.4.4. Combinațiile liniare și derivațiile variației și covariației Derivația și covariația dintre X1 și F se datorează faptului că X1 este o combinație liniară dintre F și U1 (X1=b1F+ d1 U1). Pentru că am presupus că F și U1 au media 0 și variația 1, aceste derivații pot fi simplificate fără pierderea generalității (de fapt, derivația va rămâne aceeași, chiar dacă există o constantă în
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
fost definiți ca variație sau covariație. Din acest motiv, variația poate fi descompusă după cum urmează: = b1²Var(F) + d1²Var(U1) + 2b1d1Cov(F,U1). [8] Ecuația 8 este formula generală care se referă la cazul în care o variabilă este o combinație liniară a două variabile de bază. Explicată în cuvinte, rezultatele variației în X1 sunt date de suma: (1) variația lui F asociată cu frecvența ridicată la pătrat, (2) variația lui U1 înmulțit cu pătratul frecvenței pentru U1, (3) 2 înmulțit cu
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
8 arată un exemplu de model de un factor comun cu mai multe variabile observate: Figura nr.8.8: Modelul de analiză factorială cu un factor comun F Diagrama presupune: cov(F,Ui) = 0 și cov(Ui,Uj) = 0; Combinația liniara este: X1 = b1F + d1 U1, X2 = b2F + d2 U2...Xm = bmF + dmUm 2. Doi factori comuni: cazul ortogonal Figura nr. 8.9 arată un exemplu de model de 2 factori comuni cu 5 variabile observate (cazul ortogonal) Figura nr.8
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
măsurare și de eșantionare pot să nu se potrivească exact cu orice model factorial. Cele trei probleme iau naștere din incertitudinile inerente în relațiile dintre structura factoria și structura covariației. Incertitudini privind derivarea factorilor din structurile covariației Proprietățile sistemelor cauzale liniare sunt simple. Mai mult de atât, există o structură neechivocă a covariației asociată cu fiecare sistem cauzal liniar. Dacă coeficientul de saturație este cunoscut, corelațiile dintre variabile pot fi determinate unic. Cunoștințele despre corelațiile dintre variabilele observate nu ne conduc
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
naștere din incertitudinile inerente în relațiile dintre structura factoria și structura covariației. Incertitudini privind derivarea factorilor din structurile covariației Proprietățile sistemelor cauzale liniare sunt simple. Mai mult de atât, există o structură neechivocă a covariației asociată cu fiecare sistem cauzal liniar. Dacă coeficientul de saturație este cunoscut, corelațiile dintre variabile pot fi determinate unic. Cunoștințele despre corelațiile dintre variabilele observate nu ne conduc la cunoștințe despre structura cauzală de bază, pentru că aceeași structură a covariației poate fi produsă de structuri cauzale
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
Însă În manieră japoneză, centrată mai mult pe tacit decât pe explicit. În grup, inginerii lucrează cu atenția Îndreptată spre clienți și În contact permanent cu ei, pentru a-și Îmbunătăți calitatea produselor și serviciilor. Pentru aceasta, trebuie depășite procesele liniare și lente care, În mod tradițional, domină relațiile și producerea de cunoștințe noi. Procesul nu e lipsit de dificultate, pentru că existența unei științe colective la nivelul grupului presupune o adeziune comună la valorile de Îmbunătățire permanentă și de accesibilitate, În timp ce
Trezirea samuraiului. Cultură şi strategie japoneze în societatea cunoaşterii by Pierre Fayard () [Corola-publishinghouse/Science/2271_a_3596]
-
și a unor Împărtășiri, formate din circulări și transformări. From „one to one” to „with”. Până acum, Întreprinderea era concepută ca o entitate distinctă și separată atât de clienții și utilizatorii săi, cât și, mai global, de lumea exterioară. Relația liniară, directă și descendentă a Întreprinderii cu clienții săi („To” = One to One), bazată pe controlul și schimbul de informații prin canale și media determinate, este Înlocuită cu o relație nouă („With” = collaboratione), În cadrul căreia comunități cu obiective multiple și valori
Trezirea samuraiului. Cultură şi strategie japoneze în societatea cunoaşterii by Pierre Fayard () [Corola-publishinghouse/Science/2271_a_3596]
-
programări derivă din faptul că ea se bazează pe construirea de către elevi a răspunsurilor așteptate, iar parcurgerea secvențelor urmează o singură Înlănțuire, În ordinea numerelor naturale (1, 2, 3 ...n) ca În figura 15: Fig. 15. Pașii Învățării În programarea liniară Fiecare secvență cuprinde: a) informația de predare; b) problema (Întrebare, sarcină, temă de rezolvat) care Îi cere subiectului un răspuns dedus din prelucrarea informației date; c) indicația unde poate fi găsit răspunsul corect și d) locul pentru răspunsul corect de la
Metode de învățămînt by Ioan Cerghit () [Corola-publishinghouse/Science/2051_a_3376]
-
fragmentului respectiv din materia dată. Redată schematic, programarea ramificată poate fi concepută ca În figura 17 sau, după J.M. Galli, ca În figura 18, pe care o vom reda mai jos: Fig. 18. Programarea ramificată (după J.M. Galli) Spre deosebire de programarea liniară, care evită greșelile, cea ramificată acceptă ideea că se poate Învăța și din greșelile comise și, ca atare, conexiunea inversă se poate realiza și prin infirmarea răspunsului. Acest tip de programare nu tinde să prevină sau să lichideze cu orice
Metode de învățămînt by Ioan Cerghit () [Corola-publishinghouse/Science/2051_a_3376]
-
pierderilor din depreciere pot fi avute în vedere, de evaluatori independenți sau personalul entității, Și alte metode de evaluare (de exemplu, metode bazate pe fluxuri de numerar). Entitățile amortizează imobilizările corporale, utilizând unul din următoarele regimuri de amortizare: a) amortizarea liniară; b) amortizarea degresivă; c) amortizarea accelerată; d) amortizarea calculată pe unitate de produs sau serviciu. Amortizarea se stabilește prin aplicarea cotelor de amortizare asupra valorii de intrare a imobilizărilor corporale. Amortizarea imobilizărilor corporale se calculează începând cu luna următoare punerii
Evaluarea în contabilitate: teorie și metodă by Ionel Jianu () [Corola-publishinghouse/Science/226_a_179]
-
de înlocuire în cazul unui mijloc de transport Societatea Alfa achiziționează la începutul exercițiului financiar N un autoturism, marca Renault, la costul de achiziție de 5.000 lei. Durata utilă de viață este de cinci ani, metoda de amortizare este liniară, iar valoarea reziduală estimată este nulă. Costul actual al unui activ în stare nouă cunoaște următoarea evoluție pe durata de viață utilă a activului. Potrivit celei de a treia metode, amortizarea restantă se impută asupra câștigurilor nerealizate, înregistrările fiind similare
Evaluarea în contabilitate: teorie și metodă by Ionel Jianu () [Corola-publishinghouse/Science/226_a_179]
-
active mai performante) sau din condițiile economice defavorabile (care conduc la scăderea prețurilor pe piață). La activele care nu sunt noi, calculul costului curent: prin metoda costului de reproducție, presupune calculul amortizării (pentru ușurința calculului costului curent recomandăm utilizarea metodei liniare); prin metoda costului de înlocuire, implică luarea în considerare a deprecierii activelor, ca urmare a progresului tehnologic sau a existenței condițiilor economice nefavorabile. Reluând primul exemplu privind calculul costului curent pentru un mijloc de transport, înregistrările care ar trebui efectuate
Evaluarea în contabilitate: teorie și metodă by Ionel Jianu () [Corola-publishinghouse/Science/226_a_179]
-
evaluării ia în considerare riscul ca estimările realizate de evaluator în scopul determinării ratei de actualizare să nu fie influențate de toți factorii interni Și externi specifici entității. Conform acestei relații, rentabilitatea unei acțiuni va fi o funcție pozitivă Și liniară a riscului său, măsurat prin coeficientul β. Abordarea prin intermediul coeficientului β consideră că tendința unui titlu de valoare de a varia împreună cu piața este reflectată de coeficientul β, care este o măsură a volatilității titlului în raport cu un titlu cu volatilitate
Evaluarea în contabilitate: teorie și metodă by Ionel Jianu () [Corola-publishinghouse/Science/226_a_179]