Тема 8. Статистические методы изучения взаимосвязей.(с. 6 из 6)

Тема 8. Статистические методы изучения взаимосвязей

Вопросы:

1. Виды и формы взаимосвязей между явлениями.

2. Простейшие статметоды изучения взаимосвязей:

   1. методы сравнения параллельных рядов

   2. факторные группировки и анализ дисперсии

   3. факторные группировки и изучение стохастической связи между атрибутивными признаками.

3. Корреляционный анализ, его задачи и этапы.

4. Общие принципы расчета параметров уравнений регрессии.

5. Измерение тесноты корреляционной связи. Оценка значимости показателя корреляции.

6. Особенности построения уравнений множественной корреляции (корреляционных моделей).

7. Применение корреляционного анализа.

Вопрос 1. Виды и формы взаимосвязей между явлениями.

Выявление взаимосвязей – главная задача статистики. В экономике все явления тесно взаимосвязаны между собой, их нельзя изучать отдельно, нужно изучать во взаимосвязи. Только когда взаимосвязь прослеживается, можно делать какой-либо прогноз.

Взаимосвязи между явлениями можно разделить на:

1. функциональные взаимосвязи

2. стохастические взаимосвязи.

Функциональным взаимосвязям свойственна жесткая зависимость. Примером здесь может быть зависимость:

сбор зерна = средн. урожайность посевные площади

Функциональные зависимости свойственны динамическим закономерностям. Стохастические зависимости свойственны статистическим закономерностям.

Особенность статзакономерностей состоит в том, что строгую функциональную зависимость между явлениями выявить нельзя. Статистические закономерности проявляются только для большого числа единиц совокупности, а динамические проявляются у каждой отдельной единицы.

Стохастическая зависимость – зависимость, при которой каждому значению данного признака соответствует множество значений другого признака, и точного соответствия между ними нет.

Наиболее часто в экономике проявляются корреляционные зависимости – это частный случай стохастических зависимостей.

Корреляционная связь проявляется тогда, когда одному и тому же значению факторного признака соответствует ряд значений признака-результата, причем связь обнаруживается в виде тенденции изменения среднего значения результативного признака в зависимости от изменения факторного признака.

При корреляционной связи имеет место не изменение функции в зависимости от изменения аргумента, а имеет место вариация результативного признака вокруг его среднего значения в зависимости от изменения факторного признака. Таким образом, корреляционная связь является не строгой.

Кроме того, как правило, корреляционные зависимости являются не полными: мы не знаем всех факторов и их воздействия.

Корреляционные связи могут быть:

1. прямыми

2. обратными.

По аналитическому выражению корреляционные связи могут быть:

1. прямолинейными

2. криволинейными.

Еще они могут быть:

1. однофакторными (парная корреляция)

2. многофакторными.