7.2. Правила отбора факторов для корреляционного анализа:

1.Наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей ( либо в динамике или за текущий год, но по совокупности однородных объектов).

2.Исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.

Применение корреляционного анализа позволяет решить следующие задачи:

1.Определить изменение результативного показателя под воздействием 1 или нескольких

факторов в абсолютном измерении, т. е. определить на сколько единиц изменится

величина результативного показателя при изменении факторного на 1.

2.Установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого

фактора.

7.3. Сбор и стат. Оценка исх. Инф-ции для корреляц-го анализа.

Собранная исходная информация по каждому факторному и результативному показателю должна быть проверена на точность, однородность и соответствие закону нормального распределения. 1. Необходимо убедиться в достоверности информации, насколько она соответствует объективной действительности. 2. Информация должна быть однородной относительно распределения ее около среднего уровня. Критериями однородности информации служат среднеквадратическое отклонение (показывает абсолютное отклонение индивидуальных значений от среднеарифметической) и коэффициент вариации (показывает относительную меру отклонения отдельных значений от среднеарифметической). 3. Подчинение исходной инф-ии закону нормального распределения – осн. масса исследуемых данных по каждому показателю должна быть сгруппирована около ее среднего значения.

7.4. Уравнение связи

Расчет уравнения связи производится обычно пошаговым способом. Сначала в расчет принимается один, наиболее значимый фактор, потом второй, третий и т.д. и на каждом шаге рассчитывается уравнение связи, множественный коэф-т корреляции, детерминации и F-отношение (критерий Фишера), стандартная ошибка и другие показатели. Их значение на каждом шаге сравнивается с предыдущим. Чем выше значение коэф-ов множественной корреляции, детерминации и критерия Фишера и чем ниже значение стандартной ошибки, тем точнее уравнение связи описывает зависимости исследуемых показателей.

7.6. Оценка результатов корреляционного анализа. Для этого исп-ся критерии Фишера, критерии Дарбина-Уотсона (DW), средняя ошибка аппроксимации, коэф-ты множественной (R) корреляции и детерминации (D). Фактич. значение критерия Фишера сравнивается с табличным и деллается вывод о надежности связи. Критерий Дарбина-Уотсона исп-ся для обнаружения автокорреляции между исследуемыми показателями. По спец. таблицам опред-ся его макс. и мин. Допутимые границы.

Для стат. оценки точности исп-ся средняя ошибка аппроксимации. Чем меньше теоретическая линия регрессии отклоняется от факт-ой, тем меньше средняя ошибка аппроксимации, что говорит о правильном подборе формы уравн-ия связи.

О полноте ур-ия связи можно также судить по значению множественных коэф-от корреляции и детерминации.

Проверенное по всем параметрам уравнение регрессии можно использовать:

- для оценки рез-от хоз. деятельности

- расчета влияния факторов на прирост результат-го пок-ля

- подсчета резервов повышения уровня исследуемого показ-ля

- планирования и прогнозирования его значения.