Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
2_semestr / статистика / Statistika_lekcii.doc
Скачиваний:
34
Добавлен:
15.04.2015
Размер:
1.09 Mб
Скачать

Тема №6: Методы изучения корреляционной связи

              1. Статистические методы изучения взаимосвязи.

              2. Схема построения казуальных моделей.

              3. Особенности применения корреляционного анализа.

1. Статистические методы изучения взаимосвязи

Связи между общественными явлениями отражаются в статистических показателях, которые находятся между собой в определенных соотношениях. При этом одни из признаков выступают как признаки-факторы или причины, другие как результативные признаки или следствия. Использование статистических методов анализа позволяет изучить, измерить и дать количественное выражение взаимосвязи между явлениями общественной жизни, установленными на основе качественного анализа.

Виды взаимосвязей статистических показателей:

        1. Факторные взаимосвязи или корреляционные. Они проявляются в согласованной вариации различных признаков у единиц одной и той же совокупности и изучаются с помощью аналитической группировки и корреляционно регрессионного анализа.

        2. Компонентные взаимосвязи - это такие взаимосвязи, когда изменения какого-то сложного явления целиком определяется изменением компонентов входящих в выражение, характеризующих сложное явление. В отличие от предыдущей связи, связи между показателем и компонентой жесткие. Изучаются эти показатели индексным методом.

        3. Балансовые взаимосвязи. Они служат для анализа балансовым методом пропорций в образовании ресурсов и их использования.

Корреляционные связи являются частным случаем статистической связи. Статистическая связь - это такая связь, что с изменением одной переменной вторая может в определенных пределах принимать любое значение, но ее статистические характеристики изменяются по определенному закону - разным значениям одной переменной соответствуют разные распределения другой. Частный случай корреляционной связи - функциональная связь. Статистические связи:

  • корреляционная связь – разным значениям одной переменной соответствуют разные средние значения другой;

  • функциональная связь – разным значениям одной переменной соответствуют одно или несколько точно заданных значений другой.

Корреляционная связь возникает различными путями:

              1. Причинная зависимость вариации результативного признака от вариации факторного.

              2. Следствие общей причины.

              3. Оба признака являются и причиной и следствием.

Формы корреляционной связи:

  • Прямая и обратная связь. Прямая связь - с увеличением факторного признака увеличивается и результативный. Обратная связь - с увеличением факторного признака результативный уменьшается.

  • Линейные связи и нелинейные.

  • Однофакторные связи и многофакторные.

Если корреляционная связь такова, что преобладающая доля вариации результативного признака обусловлена вариацией факторных признаков, то приблизительно можно считать зависимость функциональной и можно использовать эту зависимость для анализа и прогнозирования. Такие зависимости или модели называются регрессионными или казуальными или корреляционно-регрессионными.

Соседние файлы в папке статистика