3.1. Установление факта наличия связи, определение ее направления и оценка тесноты.

Этот вопрос мы уже рассмотрели подробно (см. вопрос 2 по этой теме).

3.2. Проверка статистической значимости (неслучайности) связи.

Проверка статистической значимости (неслучайности) связи позволяет количественно оценить насколько выявленная связь является типичной, существенной для изучаемого явления (для генеральной совокупности).

Для оценки существенности связи используются критерии, известные из математической статистики ( -критерий Фишера, -критерий Стьюдента, критерий « -квадрат» и др.). Если расчетные значения критериев больше табличных значений, то связь признается неслучайной (типичной) для изучаемого признака.

3.3. Выбор аналитической формы связи (уравнения регрессии).

По виду корреляционного поля или эмпирической линии регрессии можно установить вид математической функции связи.

- линейная,

- гиперболическая,

- логарифмическая,

- степенная,

- параболическая,

- показательная

Параметры уравнения находятся с помощьюметода наименьших квадратов (МНК). Согласно МНК задача поиска значений параметров имеет вид

Вследствие усреднения параметров связи результативные значения также являются усредненными по всей совокупности наблюдений.

Если коэффициент регрессии выразить в относительных единицах, то получится коэффициент эластичности:

Он характеризует, на сколько процентов увеличивается в среднем результативный признак при увеличении факторного на один процент.

3.4. Оценка статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии и определение их доверительных интервалов.

При построении уравнения регрессии параметры рассчитываются по ограниченному числу эмпирических данных (x,y), поэтому они являютсяприближенными оценкамифактических параметров связи. Поэтому необходимо вычислить средние ошибки , найденных параметров и с заданной вероятностью определить пределы, в которых могут находиться фактические значения . Кроме того, найденные параметры необходимо проверить на статистическую значимость (неслучайность).