31.Изучение взаимосвязи соц-эк явлений как важнейшая задача стат науки

Исследование объективно существующих связей между социально-экономическими явлениями и процессами является важнейшей задачей теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отно-шения между явлениями, что позволяет выявлять факторы(признаки), оказывающие ос-новное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Причинно-следственные отношения– это такая связь явлений и процессов, когда изменение одного из них– при-чины ведет к изменению другого– следствия.

Финансово-экономические процессы представляют собой результат одновременно-го воздействия большого числа причин. Следовательно, при изучении этих процессов не-обходимо выявлять главные, основные причины, абстрагируясь от второстепенных.

В основе первого этапа статистического изучения связи лежит качественный ана-лиз, связанный с анализом природы социального или экономического явления методами экономической теории, социологии, конкретной экономики. Второй этап– построение модели связи, базируется на методах статистики: группировках, средних величинах, и так

далее. Третий, последний этап– интерпретация результатов, вновь связан с качественны-ми особенностями изучаемого явления. Статистика разработала множество методов изу-чения связей. Выбор метода изучения связи зависит от познавательной цели и задач ис-следования.

Признаки по их сущности и значению для изучения взаимосвязи делятся на два

класса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, на-зываются факторными, или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, называются результативными.

В статистике различают функциональную и стохастическую зависимости. Функ-циональной называют такую связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака. Если причинная зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в об-щем, среднем, при большом числе наблюдений, то такая зависимость называется стохас-тической. Частным случаем стохастической связи является корреляционная связь, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторных признаков. Связи между явлениями и их признаками классифицируются по степени тесноты, направлению и аналитическому выражению.

32.Осн задачи корелляционно-регрессивного анализа и практика их реализации.

• Выявление наличия (или отсутствия) коррел связи между изучаемыми признаками.

• Определение формы коррел зав-ти, т.е. вида ф-ии регрессии (линейной, логарифмической, параболической и др).

• Построение уравнения регрессии.

• Оценка степени тесноты коррел связи.

Понятие корреляционной зависимости

Одна из основных задач статистики -установление и измерение связей между явлениями.

При изучении связей выделяют факторные и результативные признаки.

Факторные - это признаки, оказывающие влияние на изменение результативных признаков.

Результативные представляют собой результат влияния факторных признаков.

33.Парный коэф коррел и корреляционное отношение Простейшей системой коррел связи яв-ся лин связь между двумя признаками - парная лин коррел.

Практическое значение ее в том, что есть системы, в к-ых среди всех факторов, влияющих на результативный признак, выделяется один важнейший фактор, к-ый в основном определяет вариацию результативного признака. Измерение парных корреляций составляет необходимый этап в изучении сложных, многофакторных связей. Есть такие системы связей, при изучении к-ых следует предпочесть парную корреляцию. Внимание к лин связям объясняется ограниченной вариацией переменных и тем, что в большинстве случаев нелинейные формы связей для выполнения расчетов преобразуются в лин форму.

Уравнение парной лин коррел связи наз-ся уравнением парной регрессии и имеет вид: у=а+bх, где у – ср значение результативного признака при опред значении факторного признака х; а - свободный член уравнения; b - коэф регрессии, измеряющий ср отношение отклонения результативного признака от его ср величины к отклонению факторного признака от его ср величины на одну единицу его измерения - вариация у, приходящаяся на единицу вариации х.

Эмпир коррел отношение рассч-ся по аналитической группировке (или коррел таблице) на основе правила сложения дисперсий. При наличии нелинейной зав-ти (парабола, гипербола, экспонента) теснота связи оценивается эмпир коррел отнош

или

Теорет коррел отнош опред-ся на основе выравненных (теорет) значений результативного признака, рассчитанных по уравнению регрессии.

В случае, если или , можно говорить о том, что связь между признаками линейная.

Коррел отнош колеблется от 0 до +1.

34.Пок-ли тесноты связи количеств признаков. При наличии количеств признаков исп-ся коэф Фехнера и коэф Спирмена. Коэф Фехнера - мера тесноты связи - отношение разности числа пар совпадающих и несовпад пар знаков к сумме этих чисел: , где С – кол-во совпад знаков отклонений X и У от их средней; Н – кол-во несовпад знаков отклонений от средней. (С+Н=n). До 0,3 – нет связи или она очень слабая, 0,3-0,6 – умеренная, 0,6-1 - сильная, 1 – функциональная. Ранговый коэф Спирмэна , где разность рангов по обоим признакам для каждого объекта, i = 1,...,n.

Коэф коррел имеет неск модификаций. Определяет тесноту связи двух количеств признаков. Он колеблется от -1 до +1.

1) , где и - нормированные отклонения

2) 3) Данный способ расчета коэф удобнее с т.зр получения промежуточных, оценочных харак-к, т.к. наличие средних квадратич отклонений позволяет рассчитывать коэф-ты вариации ( и ) и оценить разброс значений признаков

4)

5) 6)