19. Причинность, регрессия, корреляция

Причинно-следственные отношения – связь явлений и процессов, при которых изменения одного из них – причины – ведет к изменению другого – следствие. Причина – совокупность условий, обстоятельств, действий, которые приводят к появлению следствия. Если между явлениями существует причинно-следственное отношение, то это условия должны обязательно реализовываться вместе с действием причин. Причинные связи носят всеобщий и многообразный характер, и для обнаружения причинно-следственных связей, необходимо отбирать отдельное явление и изучать их изолированно. Соц-эк явления представляют собой результат одновременного воздействия большого числа причин. Следовательно, при изучении этих явлений, необходимо, обстрагируясь от второстепенных, выявлять основные причины.Этапы:-Качественный анализ изучаемого явления, методом экономической теории, социологии и экономики предприятия. -Построение моделей связи на основе методов статистики, а именно группировок, средних величин и статистических таблиц.

-Интерпретация результата. Анализ качественных особенностей изучаемого явления (выводы)

Виды связей социально-экономических явления и процессов: 1.Балансовая - характеризует зависимость между источниками формирования ресурсов и их использования. Свое проявление она получила в виде формулы товарного баланса. Он + П = В + Ок. Он – остаток товара на начало периода, П – поступление товара, В – выбытие, Ок – остаток на конец периода. Важное практическое значение балансовой связи состоит в том, что при отсуствии количественного учета основной и коммерческой деятельности.

2. Компонентная связь. Характеризуется тем, что изменение статистического показателя определяется изменением компонентов, входящих в этот показатель, как множитель. a = b * c. 1_pq (общий индекс ТО)= 1_p (агрегатный индекс цен)+1_q (индекс товарооборота и объема продаж). В общей теории статистики компонентные связи используются в индексном методе выявления роли отдельных факторов, в совокупном изменении сложного показателя (например общий индекс товарооборота). Практическая значимость компонентной связи, заключается в том, что она позволяет определить величину одного из неизвестных компонентов.3. Факторные связи в статистике характеризуются тем, что они проявляются в согласованной вариации изучаемых показателей. При этом одни показатели являются факторными, а другие результативными: 1) Функциональная связь – связь, при которой изменение результативного признака Y всецело обусловлено действием факторного признака Х. y = f (x). (l = 2Пr) – длина окружности 2) Корреляционно регрессионная связь – связь, при которой изменение результативного признака Y обусловлено влиянием факторного признака Х не всецело, а лишь частично, так как возможно влияние и прочих факторов. y = f(x) + E. Корреляционные связи – связи соотносительные.

Корреляция – статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменениям математического ожидания к другой величине. Виды связей в общей теории статистики: В зависимости от количества признаков: Парная корреляция – связь между двумя признаками: факторным и результативным или двумя факторными. Частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении других факторных признаков. Множественная – зависимость одного результативного и двух или более факторных признаков.

Виды связей по формам регрессии:

• Линейная. Выражается уравнениями прямой линейной функции. Прямая y(x) = a₀+a₁x, обратная y (x) = za₀-a₁x

Нелинейные: Параболическая Логистическая Экспонинциальная Логарифмическая

В зависимости от направления регрессии:

• Прямая (положительная). Зависимая длина результативного признака так же увеличивается.

Обратная или отрицательная регрессия проявляется при условии, если с увеличением независимой величины факторного признака, зависимая величина результативного признака наоборот уменьшается.