- •26.Предмет, объект, метод и этапы статистического исследования.
- •Теория статистического наблюдения (сущность, этапы, программа, план).
- •29.Формы, виды и способы статистического наблюдения. Понятие о точности статистического наблюдения (ошибки и виды контроля).
- •30.Задачи статистической сводки и ее основное содержание.
- •31.Понятие статистических группировок. Виды и принципы их построения. Установление интервалов группировки.
- •32. Виды и способы построения статистических рядов распределения.
- •33. Графическое представление рядов распределения.
- •36.Абсолютные показатели, единицы их измерения и виды.
- •37. Относительные показатели, единицы их измерения и виды.
- •38.Средние величины. Средняя арифметическая, другие виды средних показателей.
- •39.Основные задачи индексного метода. Виды индексов.
- •40.Генеральная совокупность и выборка. Основные способы формирования выборочной совокупности.
- •41.Количественные характеристики, используемые для анализа статистической информации (среднее арифметическое, среднее геометрическое, медиана, мода).
- •42.Величины, используемые для характеристики степени колебаемости вариант признака в совокупности (размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации).
- •44.Понятие о статистической и корреляционной связи.
- •45.Парная корреляция. Формы связи (уравнения парной регрессии).
- •46.Парная корреляция. Установление тесноты связей. Коэффициент корреляции.
- •47.Понятие о методах регрессионного анализа.
- •50.Показатели динамики (аналитические показатели динамики, средние по рядам динамики).
44.Понятие о статистической и корреляционной связи.
Разработанный К. Пирсоном и Дж. Юлом корреляционный анализ Призван ответить на следующие вопросы:
как выбрать с учетом специфики анализируемых переменных Подходящий измеритель статистической связи (коэффициент корреляции, корреляционное отношение, ранговый коэффициент корреляции и т.д.);
как оценить его числовые значения по имеющимся выборным данным;
как проверить, что полученное числовое значение анализируемого измерителя степени зависимости действительно свидетельствует о наличии статистической связи;
как определить структуру связей между исследуемыми признаками х,, х2,..., хк, сопоставив каждой паре признаков ответ «связь есть» или «связи нет».
Корреляционный анализ количественных признаков
Одним из наиболее часто применяемых показателей взаимозависимости двух случайных величин является парный коэффициент корреляции. Он является мерой линейной статистической зависимости между двумя величинами.
Парный коэффициент корреляции, характеризующий тесноту связи между случайными величинами х и у, определяется по формуле:
ρ(х,у)=ρ = М[(х - Мх)(у - My)]/σxσy
где Мх и My — математические ожидания величин х и у; σx и σy — их средние квадратические отклонения. Математическое ожидание Mx случайной величины x равно
|
|
Дисперсией случайной величины x называется среднее значение квадрата отклонения случайной величины от её математического ожидания:
|
Среднеквадратическим отклонением случайной величины x называется корень квадратный из дисперсии этой величины:
|
Парный коэффициент корреляции изменяется в пределах от — 1 до +1, т.е. — 1 < ρ < +1, причем если ρ равняется +1 или — 1, то между величинами х и у связь функциональная, прямая при ρ= +1 и обратная при ρ = — 1. Если же ρ = 0, то между величинами х и у линейная связь отсутствует и они называются некоррелированными.
Содержательная интерпретация коэффициента корреляции приведена в табл. 9.1.
Таблица Содержательная интерпретация коэффициента корреляции
Значение р(х, у) |
Характер связи |
Интерпретация связи |
ρ = 0 |
Отсутствует |
Отсутствует линейная связь между величинами х и у |
0<ρ<1 |
Прямая |
С увеличением х величина у в среднем увеличивается |
-1<ρ<0 |
Обратная |
С увеличением х величина у в среднем уменьшается |
ρ = +1 ρ=--1 |
Функциональная |
Каждому значению х соответствует одно строго определенное значение величины у, и наоборот |
45.Парная корреляция. Формы связи (уравнения парной регрессии).
Как всякий параметр генеральной совокупности, коэффициент корреляции нам не известен, и мы можем лишь оценить его по результатам выборочных наблюдений.
Выборочный парный коэффициент корреляции, найденный по выборке объемом п, где (хi„ уi) — результат i-го наблюдения (i = 1, 2,..., n), определятся по формуле
rxy = 1/n∑(xi-x)(yi-y)/sxsy
где x = 1/n∑xi; y = 1/n∑yi; sx = √1/n∑(xi – x)2 ; sy = √1/n∑(yi – y)2/
после преобразования r = xy-x y/sxsy
где, xy = 1/n∑ xi yi - средняя арифметическая двух величин.