52. Стат методы изучения связей: метод параллельных рядов,метод аналитич группировок,графический метод и балансовый метод.

используются методы приведения параллельных данных, балансовый, аналитических группировок, графический. Метод приведения параллельных данных: приводятся два ряда данных, связь между которыми необходимо выявить, и по характеру изменений делают заключения о наличии или об отсутствии связи. Балансовый метод заключается в построении балансов-таблиц, в которых итог одной части равен итогу другой. Баланс – система показателей, кот состоит из 2 абсолютн величин, она позволяет анализировать показатели во взаимосвязи, осуществлять взаимный контроль и рассчитывать недостающие показатели. Метод факторных группировок: устанавливаются и изучаются причинно-следственные связи между факторными и результативными признаками. Характер зависимости между двумя признаками (факторным и результативным) можно наглядно увидеть, если построить график. Если точки беспорядочно разбросаны по всему полю, то зависимости нет; если они будут концентрироваться вокруг оси, идущей от нижнего левого угла в верхний правый, то имеется прямая зависимость; и если точки будут концентрироваться вокруг оси, идущей от верхнего левого угла в нижний правый, то имеется обратная зависимость.

Удобной формой изложения данных о взаимосвязанных признаках является корреляционная таблица, представляющая собой комбинационную статистическую таблицу, в которой сопрягаются ряды распределения факторного и результативного признаков.

53. Линейная корреляция. Нахождение параметров регрессии,линейный коэффициент корреляции.

Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строгого функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

варианты зависимостей:1)      парная корреляция – связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными); 2)      частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении других факторных признаков; 3)      множественная корреляция – зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Линейный коэффициент корреляции от –1 до +1. чем к 1, тем теснее связь между признаками. прямой зависимости соответствует знак плюс, а обратной зависимости – знак минус.

Линейным коэффициентом детерминации называется квадрат линейного коэффициента корреляции г2. Его числовое значение всегда заключено в пределе от 0 до 1. Степень тесноты связи полностью соответствует теоретическому корреляционному отношению, которое является универсальным показателем тесноты связи по сравнению с линейным коэффициентом корреляции.

Для того чтобы оценить значимость коэффициента корреляции г, используют f-критерий Стьюдента. Он применяется при f-распределении, отличном от нормального.f-критерий Стьюдента при линейной однофакторной связи рассчитывают по формуле: где (п - 2) — число степеней свободы при заданном уровне значимости а и объеме выборки п.