Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Билеты в формате шпор.doc
Скачиваний:
18
Добавлен:
23.09.2019
Размер:
344.06 Кб
Скачать
  1. Связь явлений: понятие, виды, формы, методы изучения.

Различают 2 типа связей меду различными явлениями и их признаком функциональную и статистическую.

Функциональной называется такая связь, когда с изменением значения одной из переменных вторая изменяется строго определенным образом, т.е., значению одной переменной соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной. Функциональная связь возможна лишь в том случае, когда переменная у зависит от переменной х и не от каких других факторов не зависит, но в реальной жизни такое невозможно.

Статистическая связь существует в том случае, когда с изменением значения одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения, но ее статистические характеристики изменяются по определ закону.

Важнейший частный случай статистической связи – корреляционная связь. При корреляционной связи разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой переменной, т.е. с изменением значения признака х закономерным образом изменяется среднее значение признака у.

Коррел связь может возникнуть разными путями:

  • причинная зависимость вариации результативного признака от вариации факторного признака.

  • Корреляционная связь может возникнуть между 2 следствиями одной причины (пожары, кол-во пожарников, размер пожара)

  • Взаимосвязь признаков каждый из которых и причина и следствие одновременно (производительность труда и з/плата)

В статистике принято различать следующие виды зависимости:

  1. парная корреляция – связь между 2мя признаками результ и фактор-м, либо между двумя факторными.

  2. частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении др факторного признака.

  3. множественная корреляция – зависимость результативного признака от двух и более факторных признаков включенных в исследование.

Задачей корреляционного анализа является количественная оценка тесноты связи между признаками. Регрессия исследует форму связи.

Задача регрессионного анализа – определение аналитического выражения связи.

Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя изменение тесноты связи и установления аналитического выражения связи.

Условия примен и ограничения кра.

  1. наличие массовых данных, т.к. корреляционная связь является статистической

  2. необходима качест однородность совокупности.

подчинение распределения совокупности по результативному и факторному признаку, нормальному закону распределения, что связано с применением метода наименьших квадратов.

Изучение взаимосвязей между экономическими явлениями.

Для изучения силы (тесноты) связей факторными и результативными признаками исчисляют эмпирические корреляционные отношения. Для этого надо иметь четкое представление о факторным и результативным признакам. Если каждому значению величины факторного признака соответствует только одно результативного признака, то такая связь между величинами называется функциональной. Эти связи выражаются формулами и широко применяются в математике, физике, астрономии.

В экономических явлениях проявляется зависимость распределения значений результативного признака от нескольких значений факторов. Такого рода связи называются стохастическими. В частном случае стохастической является корреляционная связь. При этой связи одному и тому же значению факторного признака, могут соответствовать самые различные значения результативного признака.

По форме связи бывают:

  1. прямолинейные – связи, когда величина результативного признака изменяется равномерно, в соответствие с изменением признака фактора. Математически такая связь представляется линейным уравнением, а графически – прямой линией;

  2. криволинейные – изменение результативного признака под влиянием факторного признака происходит неравномерно или направление одного признака приводит к обратному изменению другого.