2. Понятие о корреляционном и регрессионном анализе.

В общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и силы связи, но и в определении формы (аналитического выражения) влияния факторных признаков на результативный. Для ее решения применяют методы корреляционного и регрессионного анализа.

Задачи корреляционного анализасводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей (причинный характер которых, должен быть выяснен с помощью теоретического анализа) и оценке факторов, оказывающих наибольшее, влияние на результативный признак.

Задачами регрессионного анализаявляются выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчетных значений зависимой переменной (функции регрессии).

Решение всех названных задач приводит к необходимости комплексного использования этих методов.

Корреляционный и регрессионный анализ.Исследование связей в условиях массового наблюдения и действия случайных факторов осуществляется, как правило, с помощью экономико-статистических моделей. В широком смысле модель - это аналог, условный образ (изображение, описание, схема, чертеж и т.п.) какого-либо объекта, процесса или события, приближенно воссоздающий "оригинал". Модель представляет собой логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса, дает возможность установить основные закономерности изменения оригинала. В модели оперируют показателями, исчисленными для качественно однородных массовых явлений (совокупностей). Выражение модели в виде функциональных уравнений используют для расчета средних значений моделируемого показателя по набору заданных величин и для выявления степени влияния на него отдельных факторов.

По количеству включаемых факторов модели могут быть однофакторными и многофакторными (два и более факторов).

В зависимости от познавательной цели статистические модели подразделяются на структурные, динамические и модели связи.

Глоссарий: функциональная связь, стохастическая связь, корреляционная связь, корреляционный и регрессионный анализ.

Контрольные вопросы:

1. Перечислите виды связей между явлениями. Приведите примеры.

2. Обозначьте задачи корреляционного и регрессионного анализа.

3. Какие бывают статистические модели. Рассмотри их подробнее самостоятельно.

Перечень рекомендуемых учебных изданий

1. Болтнев А.М. Общая теория статистики: Учебник / А.М. Болтнев, Л.Л. Мешкова – Тамбов: изд-во Першина Р.В., 2007.

2. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. - М: Юнити-Дана, 2008. - 463 с.

3. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. — 5-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2009

4. Ефимова М.Р., Рябцев В.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2010.

5. Коник Н.В.Общая теория статистики. Конспект лекций – М.: itteachvideo. 2010

6. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. — М.: Финансы и статистика, 2010.

7. Статистика. Курс лекций. Харченко Л.П., Ионин В.Г. М. «Инфра-М», 2010.

8. Толстик Н.В., Матегорина Н.М. Статистика - Ростов-на-Дону: Феникс, 2010.

Интернет источники:

1. www.gks.ru-официальный сайт Росстата

2. whoyougle.ru/texts/economic-stats-s - мировая статистика

3. statistika.ru

4. http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm- электронный учебник по статистике

5. http://ecnmx.ru/down/o-5.html- учебники по статистике