Корреляционно – регрессионный метод изучения связи

Корреляционно-регрессионный метод позволяет решить две основные задачи:

1. определить аналитическую форму связи между факторным и результативным признаками

2. установить меру тесноты связи между признаками, т.е. определить, в какой мере вариация Х обуславливает вариацию У (У - результативный признак, Х - факторный признак).

Наиболее распространенными являются следующие виды корреляционной зависимости:

1) причина (фактор) непосредственно связана с результатом, т.е. Х®У, У=F(х)

2) следствие (результат) определяется не одним фактором а их комплексом, Х ®

Х₁ ®

Х₂ ® У

Х₃ ®

Х_n ®

В этом случае Y=F(x₁, x₂, x₃,...,x_n)

3) два и более следствий (результатов) вызваны одной общей причиной,

® У - потребление масла

® У₁ - потребление творога

Х - доход ® У₂ и т.п.

® У₃

® У_n

В этом случае F(x)=Y₁, Y₂,..., Y_n

Корреляционно регрессионный анализ позволяет выяснить на основе наблюдений над большим количеством фактов, как изменилась бы функция (У), в связи с изменением одного (интересующего нас) аргумента (Х), если бы все остальные аргументы не изменялись, и определить степень искажающего влияния прочих (неучтенных факторов) на исследуемую зависимость.

Корреляционно регрессионный метод включает несколько этапов:

‹ Применению предшествует выявление сущности социально-экономических явлений и проведение статистических наблюдений. проведение предварительного анализа данных (сводки, группировки данных).

Œ Постановка задачи и выбор факторных и результативных признаков на основе изучения взаимосвязи с помощью формально-статистического метода анализа. Цель наблюдения может быть шире, чем цель корреляционно-регрессионного анализа.

 Выбор формы связи между фактическим и результативным признаками.

Ž Измерение тесноты связи между фактическим и результативным признаками.

 Оценка результатов наблюдения, пояснение, анализ.

Выбранная форма связи должна отражать экономическую природу изучаемых явлений и быть по возможности простой.

Уравнение регрессии (функция связи) должно наилучшим образом аппроксимировать изучаемое явление.