
- •Введение
- •Основные организационные формы статистического наблюдения. Виды и способы статистического наблюдения
- •Программно - методологические вопросы статистического наблюдения
- •Понятие о статистической сводке
- •Задачи статистических группировок, их виды
- •Принципы выбора группировочного признака, образование групп и интервалов группировки
- •Статистические ряды распределения
- •Статистические показатели
- •Абсолютные величины, их основные виды
- •Относительные величины
- •Виды средних и методы их расчета
- •Структурные средние величины
- •Понятие вариации, показатели вариации
- •Характеристика закономерности рядов распределения
- •Корреляционный анализ
- •Показатели формы связи
- •Корреляционное отношение
- •Множественная корреляция
- •Статистическое изучение динамики. Понятие о статистических рядах динамики
- •Статистические показатели динамики
- •Cредние показатели в рядах динамики
- •Изучение основной тенденции развития
- •Изучение сезонных колебаний
- •Экстраполяция в рядах динамики и прогнозирование
- •Выборочное наблюдение
- •Малая выборка
- •Индексы и индексный анализ
- •Построение и исчисление индексов
Корреляционное отношение
Если значение коэффициента корреляции получено невысокое, близкое к 0, это отнюдь не означает, что между фактором и результативным признаком не имеется связи или связь очень слабая. Возможно, между ними существует криволинейная форма связи, которая не улавливается коэффициентом корреляции.
При криволинейной форме связи необходимо пользоваться кор-реляционным отношением и применять такие корреляционные уравнения, в которых параметры имеют степенное значение.
В общем виде формула корреляционного отношения следующая:
y / x = ( yx ) / y ; x /y = (xy ) / x ;
Здесь среднее квадратичеcкое отклонение ( yx ) представляет изменчивость у под влиянием только х. Среднее квадратическое отклонение (xy ) показывает колеблемость под влиянием всех условий, имевших место в рассматриваемом случае. Связь считается нелинейной, когда r .
Множественная корреляция
Множественной называется такая корреляция, при которой результативный признак связан с несколькими факторными признаками.
В случае множественной корреляции, так же как и при парной, в соответ-ствии с характером связи возможно построение как прямолинейных, так и криволинейных корреляционных уравнений.
Например, уравнение множественной корреляции при связи результирующего и двух факторных признаков записывается так :
yxz = a0 + a1x + a2z
Данное уравнение содержит три неизвестных параметра: а0, а1, и а2. Для их нахождения способом наименьших квадратов составляется и решается следующая система нормальных уравнений:
a0n + а1 х + a2 z = у;
а0 х + а1 х2 + а2 хz = ху;
а0 z + а1 xz + a2 z2 = zу.
При линейной форме множественной корреляции теснота связи между результативным (у) и двумя факторными (х и z) признаками измеряется с помощью показателя совокупного коэффициента корреляции:
_______________________________
R yxz = ( r2yx + r2yz 2 ryx * ryz * rxz ) / 1 r2xz
где ryx, ryz и rxz - линейные коэффициенты парной корреляции
между соответствующими признаками.
Совокупный коэффициент корреляции показывает, какую часть общей колеблемости у составляют колебания, вызванные исследуемыми факторами х и z. Этот показатель характеризует степень связи результативного признака с двумя факторами в их совокупности и колеблется между 0 и 1. Когда он равен единице, то y связан с х и z точной линейной связью.
Когда же совокупный коэффициент корреляции равен 0, то у не может быть линейно связан с х и о, хотя возможна нелинейная корреляционная и даже функциональная связь. Следовательно, совокупный коэффициент корреляции Ryxz характеризует тесноту линейной связи у с х и z.