Множественная корреляция
Множественная (многофакторная) корреляция позволяет изучить влияние на результативный признак (Y) двух или более факторных признаков (X1, X2, X3,…Xn). При исследовании зависимостей методом многофакторной корреляции ставятся те же задачи, что и при парной корреляции: определение формы, направления и тесноты связи.
Проведение многофакторного корреляционно-регрессионного анализа осуществляется в несколько этапов:
1. отбор факторных признаков – должна прослеживаться логическая взаимосвязь между факторными и результативным признаками. Выбору признаков может способствовать использование методов статистических группировок и дисперсионного анализа;
2. выбор формы связи (уравнения регрессии) – наиболее популярны линейные модели в силу простоты расчетов и интерпретации полученных результатов;
3.
обеспечение достаточного объема
исследуемой совокупности (число факторов
Х не должно превышать
от объема совокупности) – это необходимо,
чтобы вступил в силу закон больших
чисел.
Подробнее
– самостоятельно: коллинеарность
факторов, парные коэффициенты корреляции,
применение многофакторных
корреляционно-регрессионных уравнений
регрессии для моделирования
социально-экономических явлений и
процессов.