double arrow

Причины возникновения корреляционной зависимости


Функционально (жестко-детерминированная) связь

Глава 4 Статистическое изучение связей. Корреляционно-регрессионный анализ

Все в этом мире взаимосвязано. Чтобы управлять социально-экономическими процессами и явлениями, необходимо знать наличие, направленность, силу связи между явлениями или признаками.

Существуют два вида связей:

Суть ее заключается в том, что каждому значению признака-фактора соответствует однозначно определенное значение признака-результата. Это возможно только в том случае, если признак-результат полностью зависит от данного признака-фактора.

2) Статистические связи и зависимости(стохастически детерминированная).

Каждому значению признака-фактора соответствует распределение значений признака-результата, то есть одному и тому же значению признака-фактора соответствует множество значений признака-результата, каждое из которых возникает с определенной вероятностью.

Корреляционная зависимость – частный случай статистической связи, заключающийся в том, что одному и тому же значению признака-фактора соответствует множество значений признака-результата, но закономерным образом измеряется величина результативного признака.




Основными методами изучения корреляционной зависимости являются методы корреляционно-регрессионного анализа КРА.

1.Наличие причинно-следственной связи между изучаемыми явлениями или признаками.

2.Наличие общего фактора, вызывающего имение корреляционно связанных признаков (ложная корреляция).

Когда вариация двух признаков говорит о наличии между ними корреляционной зависимости при фактическом отсутствии связи, а соответствующая вариация вызвана наличием общего фактора.

3.Наличие взаимосвязи между признаками. Один и тот же признак может выступать то фактором, то результатом.

При изучении корреляционной зависимости важно теоретически обосновать наличие корреляции и причинно-следственной зависимости, так как полученные высокие показатели корреляции не являются свидетельством причинно-следственной зависимости. Если она не обоснована, то можно столкнуться с так называемой ложной корреляцией.

При использовании методов корреляционно-регрессионного анализа можно выделить три группы решаемых практических задач.

1. Задачи, связанные с установлением наличия или отсутствия корреляционной зависимости. Решение этих задач предполагает расчет показателей корреляции.

2. Группа задач диктуется желанием управлять тем или иным объектом, или признаком через воздействие на факторы его определяющие. При этом строиться уравнение связи, называемое регрессионным, и производится ранжирование факторов по степени их влияния на результат.

3. Прогнозирование изменения того или иного явления или признака в условиях изменения соответствующих признаков-факторов. В основе решения данных задач лежат уравнения регрессии, которые в данном случае не являются самоцелью. Основное – это расчет прогнозируемых значений результативного признака с расчетом доверительных интервалов и указанием уровня доверительной вероятности.

Для решения всех задач используют методы корреляции и регрессии, но так как у них много общих вычислительных процедур, то принято говорить о корреляционно-регрессионном анализе.