42.Территориальные индексы(ти).

ТИ служат для сравнения показателей в пространстве, т.е. по предприятиям, районам, городам, странам. Построение ТИ определяется выбором базы сравнения и весов или уровня, на котором фиксируются веса. При двухсторонних сравнениях каждая территория м.б. и сравниваемой(числитель индекса), и базой сравнения(знаменатель). Веса как первой, так и второй территории в принципе также имеют равные основания исп-ся при расчете индекса. Однако, это может привести к различным или даже противоречивым результатам. Избежать подобной неопределённости можно несколькими способами. Один из них закл-ся в том, что в кач-ве весов принимаются объемы проданных товаров по двум регионам, вместе взятым:

Q=q_а+q_b

_{ТИ цен в этом случае рассчитывается по след формуле:}

43.Понятие о функцион-ной и стат-кой связи. Осн цели корреляционно-регрессионного анализа.

Различают 2 типа связей между различными явлениями и их признаками:

1. функциональные

2. статистические связи

Функциональные связи хар-ся полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной вел-ны, и каждому значению признака-фактора соотв-ет опр значение результ признака.

Статист связи проявл-ся в том, что при изменении значения фактора изменяется распределение результативного признака. При стат связи разным значениям одной переменной(фактора х) соотв-ют разные распределения другой переменной(рез-та у).

Корреляционная связь-частный случай стат связи, при кот разным значениям переменной соотв-ют разные средние значения др переменной.

Корреляционная связь предполагает, что изучаемые переменные имеют количеств выражения. Стат связь-более широкое понятие и не вкл-ет ограничений на ур-нь измерения показателей.

Корреляц связь может возникать разн способами:

1)причинно-следственные связи

2) связи соответствия, т е сопряжённое изменение двух признаков

3)оба признака м б и причиной и следствием

Сущ-ют 2 базовых инструмента с пом кот анализируют двумерные данные:

1)корреляционный анализ, позволяющий оценить степень взаимосвязи между 2 признаками

2) регрессионный анализ, показывающий, как можно предсказать или управлять одной из двух переменных с пом другой

Осн цели корреляционно-регрессионного анализа:

1)Понимание и описание взаимосвязей между явлениями.

2)Прогнозирование и предсказание нового наблюдения.

3)Регулирование и управление различными экономическими и социальными процессами.

44.Стат. Методы изучения корреляц. Связей

Важнейший частный случай стат. связи – корреляц. связь. При коррел. связи разным значениям одной переменной соответствуют различные ср. значения другой. переменной, т.е. с изменением значения признака х изменяется ср. значение признака у.

Для того, чтобы определить существует или отсутствует корреляц. связь использ-ся ряд методов:

Простейший способ обнаружения связи явл. сопоставление двух параллельных рядов - ряда значений факторного признака и соответств-щих ему значений результативного признака. Значения факторн. признака располагают в возраст. порядке и затем прослеживают направление изменения величины результ. признака. Пример:

Номер фирмы	Затраты на рекл.	Кол-во туристов	Номер фирмы	Затраты на рекл.	Кол-во туристов
1	8	800	6	10	1000
2	8	720	7	11	1050
3	9	850	8	11	1200
4	9	950	9	12	1200
5	10	900	10	12	1100

Мы видим, что в целом для всех фирм ↑ затрат на рекл. приводит к ↑ кол-ва туристов. Но в некот. случаях такой завис-ти нет ( данные фирм №4 и 5). Зн., что кол-во туристов зависит не только от затрат на рекл., но и от др. факторов. Если ↑ величины факт. признака влечет за собой ↑ величины результ. признака, то говорят о наличии прямой корреляц. связи. Если ↓ результ. признака- обратная связь м-ду признаками.

Построение корреляц. таблицы начинают с группир-ки значений фактор. и резул. признаков. По формуле Стерджеса опред-м величину интервала для резул. признака: h=( y_max –y_min / 1+ 3.3 lg n) = 1200-720/ 5 (т.к. 5 видов затрат: от 8 до 12)=96 чел.

По предыдущему примеру.

Интер-валы	720-816	817-913	914-1010	1011-1107	1108-1207
8	2
9		2	1
10		1	2	1
11				1	1
12				1	1

Числа, располож-ные на пересечении строк и столбцов табл., означают частоту повторения этого сочетания. Если частоты в табл. расположены по диагонали из левого верх. угла в правый нижний- то это прямая корреляц. завис-ть м-ду признаками. Если справа-налево- то обратная связь.

Графич. метод использ-ся не только для выявления связи, но и для хар-ки формы связи.

Если эмпирич. линия приближается к виду прямой– прямалинейная корреляц. связь, если нет- криволин.