2015-05-30
736
Корреляция-взаимосвязь двух или нескольких величин, при которой изменения одной или нескольких из них приводят к изменению другой или других. К.считается простой, когда речь идет об отношениях между двумя величинами или переменными (например, между потреблением и доходами), и множественной, если в ней участвуют три и более переменных (например, потребление, доходы и цены). Частичная К. определяет отношения между двумя переменными, когда для третьей переменной берется определенная постоянная величина (например, корреляция между потреблением и доходами для данного возрастного класса участников).
статистические методы анализа взаимосвязи
Основные виды связей
- балансовая (a+b=c+d)
- компонентная (жесткая) изменение одного результата, полностью преписывается к изменению его состояния (a=c*b) Ypq=Yp*Yq Yp=Ypq/Yq
- факторные (согласованные вариации)
- метод параллельных рядов (несколько параллелей компаративный)
- сравнений (функция, корреляция)
Стохастическая связь- связь между величинами в которых одна из них реагирует на изменение другой величины.
Yсреднее=f(x)+Ej
Неконтролируемые и неучтённые факторы измерения признаков пояляются в случае ошибки
Закон больших чисел
Статистические связи с изменением значения одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения с некоторыми вероятностями, но ее среднее значение или иные статистические характеристики изменяются по определенному закону Y=f(x), C=2ПR, Y=f(x)+E
Корреляционная связь - неполная связь между признаками состоит из функциональной связи средней величины с другими признаками
Функциональная связь- каждое значение факторного признака одно значение результативного признака. Прямая и обратная. Прямолинейная, криволинейная
корреляционно-регрессионный анализ включает следующие этапы:
1. Постановка задачи – определяются показатели, зависимость между которыми подлежит оценке, формулируется экономически осмысленная и приемлемая гипотеза о зависимости между ними;
2. Формирование перечня факторов, их логический анализ – выбирается оптимальное число наиболее существенных переменных факторов, влияющих на зависимый показатель;
3. Спецификация функции регрессии – дается конкретная формулировка гипотезы о форме зависимости;
4. Оценка функции регрессии и проверка адекватности модели – определяются числовые значения параметров регрессии, вычисляется ряд показателей, характеризующих точность проведенного анализа;
5. Экономическая интерпретация – результаты анализа сравниваются с гипотезами, сформулированными на первом этапе исследования, оценивается их правдоподобие с экономической точки зрения, делаются аналитические выводы.
21.Содержание корреляционного анализа, корреляционные модели.
Корреляционная связь - это согласованное изменение двух признаков, отражающее тот факт, что изменчивость одного признака находится в соответствии с изменчивостью другого.
Задача корреляционного анализа сводится к установлению направления (положительное или отрицательное) и формы (линейная, нелинейная) связи между варьирующими признаками, измерению ее тесноты, и, наконец, к проверке уровня значимости полученных коэффициентов корреляции.
Практическая реализация корреляционного анализа включает следующие этапы:
а) постановка задачи и выбор признаков;
б) сбор информации и ее первичная обработка (группировки, исключение аномальных наблюдений, проверка нормальности одномерного распределения);
в) предварительная характеристика взаимосвязей (аналитические группировки, графики);
г) устранение мультиколлинеарности (взаимозависимости факторов) и уточнение набора показателей путем расчета парных коэффициентов корреляции;
д) исследование факторной зависимости и проверка ее значимости;
е) оценка результатов анализа и подготовка рекомендаций по их практическому использованию
Двумерная корреляционная модель
Наиболее простой случай корреляционной зависимости: две нормально распределенные случайные величины. Двумерная линейная корреляционная модель характеризуется пятью параметрами – два математических ожидания, две дисперсии, парный линейный коэффициент корреляции.
Трехмерная корреляционная модель
На примре трехмерной генеральной совокупности достаточно четко просматриваются основные задачи и особенности многомерного корреляционного анализа. Для изучения многообразия взаимозависимости между переменными в модели используют три меры тесноты корреляционной связи – парный, частный, множественный коэффициенты корреляции.
