Этапы корреляционно-регрессионного анализа. Расчет параметров регрессии, их эконом. смысл

Корреляционно-регрессивный анализ – один из методов многомерного стат. анализа, когда форма и интенсивность связи представлена в формализованном виде, т.е. в виде математических уравнений и формул.

Условия применения: исходная информация должна быть получена сплошным или выборочным наблюдением; число наблюдений должно быть больше числа факторов в 6-8 раз; наблюдения должны быть статистически независимыми; совокупность должна быть однородной; берутся количественные переменные.

Этапы построения уравнения регрессии: установление связи (одно влияет на другое); отбор факторов, влияющих на результаты; определение форм и связей между фактором и результатом; оценка или определение параметров уравнения регрессии; оценка надежности полученного уравнения и его параметров.

Методы оценки параметров регрессии: метод наименьших квадратов (минимизация квадратных уравнений); метод наименьших расстояний; метод избранных точек (минимизация расстояний между точками).

Метод наим.квадратов:

.

; .

Критерий Фишера для оценки значимости уравнения:

, – коэф. детерминации.

; .

Если , уравнение значимо. (v₁=m-1; v₂=n-m).