- •Курсовая работа
- •Пояснительная записка
- •Аннотация
- •Содержание
- •Введение
- •1. Качественный анализ таблицы исходных динамических рядов
- •1.1. Исходные данные
- •1.2. Теоретическая справка о динамических рядах
- •1.3. Анализ исходных динамических рядов на непрерывность
- •1.4. Анализ характеристики динамики и её направленности
- •1.5. Анализ характера связи между признаком-функцией и признаками-факторами
- •2. Расчёт показателей вариации динамических рядов
- •2.1. Теоретическая справка о показателях вариации динамических рядов
- •2.2. Расчёт показателей вариации динамических рядов
- •3. Количественное измерение тесноты связи признака-функции и признаков-факторов методом парной корреляции
- •3.1. Теоретическая справка о регрессии и корреляции
- •3.2. Расчёт коэффициентов парной корреляции
- •4. Построение уравнений многофакторной корреляционной связи
- •Заключение
- •Список использованной литературы
3. Количественное измерение тесноты связи признака-функции и признаков-факторов методом парной корреляции
3.1. Теоретическая справка о регрессии и корреляции
Статистика разработала множество методов изучения связей, выбор которых зависит от целей исследования и от поставленных задач. Различают два типа связей между признаками:
-
функциональную (жестко детерминированную);
-
стохастическую.
Строго определить различие этих типов связи можно тогда, когда они получают математическую формулировку.
Функциональной называется связь, при которой с изменением значения одной из переменных вторая изменяется строго определенным образом, то есть значению факторного признака обязательно соответствует одно и только одно значение результативного признака.
Стохастической называется связь, при которой с изменением значения одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения с некоторыми вероятностями, но ее среднее значение изменяется по определенному закону.
Корреляционная связь является частным случаем стохастической связи.
Корреляция - соотношение между объективно существующими явлениями и процессами. Если случайные переменные причинно обусловлены, и можно в вероятностном смысле высказываться об их связи, то говорят, что имеет место корреляционная связь.
Корреляционная связь - это связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует лишь среднее значение результативного признака.
Связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными) называется парной корреляцией.
Зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении других факторных признаков называется частной корреляцией. Зависимость же результативного признака и двух или более факторных признаков, включенных в исследование, называется множественной корреляцией.
Регрессия – это зависимость среднего значения какой-либо величины от некоторой другой величины или от нескольких величин. При регрессионной связи одному и тому же значению признака-фактора могут соответствовать в зависимости от случая различные значения величины признака-функции.
Регрессии различают:
-
Относительно числа явлений (переменных), учитываемых в регрессии:
а) простую регрессию (она представляет собой регрессию между двумя переменными);
б) множественную или частную регрессию (предполагается существование множества одновременно развивающихся, не зависимых друг от друга цепей причинно-следственных связей, среди которых часть может соответствовать прямой зависимости, а часть – обратной).
-
Относительно формы зависимости:
а) линейную регрессию, выражаемую линейной функцией;
б) нелинейную регрессию, выражаемую нелинейной функцией.
-
В зависимости от характера:
а) положительную регрессию;
б) отрицательную регрессию, которая ведет себя обратно положительной регрессии.
Расчет корреляций и расчет регрессий - это два последовательных этапа одного и того же анализа данных. Они выполняются в аналитическом режиме. Корреляции используются для качественного анализа: отбора взаимосвязанных факторов и выделения той части выборки, на которой теснота связи максимальна. Затем для отобранных факторов и подвыборки проводится количественный анализ: строятся регрессионные функции взаимосвязи.
Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции.
Регрессивный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение результативного признака обуславливается влиянием одного или нескольких факторных признаков, а множество всех прочих факторов применяется за постоянные (или усредненные) величины.
Корреляционно-регрессивный анализ включает в себя измерение тесноты и направления связи, а также установление аналитического выражения (формы) связи.
При прямолинейной форме связи между признаком-функцией и признаком-фактором показатель тесноты связи двух признаков определяется по формуле линейного коэффициента корреляции r:
(24)
- среднее по признаку-функции;
- среднее по признаку-фактору;
- среднее по произведению признака-фактора и признака-функции;
- отклонение признака-фактора;
- среднее квадратическое отклонение признака-функции.
Индекс корреляции (форма корреляционного отношения), изменяющий криволинейную связь, определяется по формуле:
(25)
- общая дисперсия результативного признака, отображающая совокупное влияние всех признаков;
- остаточная дисперсия, отображающая вариацию результативного признака от всех прочих, кроме факторов–признаков.
Коэффициент корреляции принимает значения в интервале: или по модулю от 0 до 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь. Знак указывает направление связи: «+» - прямая зависимость, «-» имеет место при обратной зависимости.