Понятие корреляционно-регрессионного анализа и его использование в экономико-статистическом исследовании

Поэтому в данном контексте можно говорить о корреляционном анализе в широком смысле – когда всесторонне характеризуется взаимосвязь. В то же время выделяют корреляционный анализ в узком смысле – когда исследуется сила связи – и регрессионный анализ, в ходе которого оцениваются ее форма и воздействие одних факторов на другие.

Задачи собственно корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной.

Решение названных задач опирается на соответствующие приемы, алгоритмы, показатели, применение которых дает основание говорить о статистическом изучении взаимосвязей.

Следует заметить, что традиционные методы корреляции и регрессии широко представлены в разного рода статистических пакетах программ для ЭВМ. Исследователю остается только правильно подготовить информацию, выбрать удовлетворяющий требованиям анализа пакет программ и быть готовым к интерпретации полученных результатов. Алгоритмов вычисления параметров связи существует множество, и в настоящее время вряд ли целесообразно проводить такой сложный вид анализа вручную. Вычислительные процедуры представляют самостоятельный интерес, но знание принципов изучения взаимосвязей, возможностей и ограничений тех или иных методов интерпретации результатов является обязательным условием исследования.

Методы оценки тесноты связи подразделяются на корреляционные (параметрические) и непараметрические. Параметрические методы основаны на использовании, как правило, оценок нормального распределения и применяются в случаях, когда изучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются закону нормального распределения. На практике это положение чаще всего принимается априори. Собственно, эти методы – параметрические – и принято называть корреляционными.

Непараметрические методы не накладывают ограничений на закон распределения изучаемых величин. Их преимуществом является и простота вычислений.

Простейшим приемом выявления связи между двумя признаками является построение корреляционной таблицы:

Информация по теме:

Расчет процесса разгона автомобиля
Расчет процесса разгона выполнялся на компьютере по программе. Полученные в процессе расчета значения j, V, S и t отображены в таблице 9. Таблица 9. Данные, полученные при расчете процесса разгона t j v s 0,000 2,934 0,000 0,000 1,000 2,931 2,930 1,470 2,000 2,921 5,860 5,860 2,210 2,918 6,470 7,15 ...

Корреляционно-регрессионный анализ и моделирование статистических связей
Построение регрессионных и корреляционных моделей не показало значимых связей между анализируемыми показателями. По нашему мнению, это во многом связано с тем, что развитие внутреннего водного транспорта во многом зависит от тенденций развития других транспортных отраслей, а также от воздействия вн ...

Роль городского пассажирского транспорта жизнедеятельности граждан
В вопросе обследования пассажиропотока общественного городского транспорта интересен опыт города Находка [14]. Обследование проводил отдел транспорта администрации города и муниципальное автотранспортное предприятие №1 совместно с Находкинским инженерно-экономическим институтом ДВГТУ. Ежедневно в т ...