10. Роль качественного анализа в исследовании связей

Показатели корреляционной связи, вычисленные по ограниченной совокупности (по выборке), являются лишь оценками той или иной статистической закономерности, поскольку в любом параметре сохраняется элемент не полностью погасившейся случайности, присущей индивидуальным значениям признаков. Поэтому необходима статистическая оценка степени точности и надежности параметров корреляции. Под надежностью здесь понимается вероятность того, что значение проверяемого параметра не равна нулю, не включает в себя величины противоположных знаков.

Вероятностная оценка параметров корреляции производится по общим правилам проверки статистических гипотез, разработанными математической статистикой, в частности путем сравнения оцениваемой величины со средней случайной ошибкой оценки.

11. Основные статистические методы изучения связей в торговле и сфере услуг: метод параллельных данных, метод аналитических группировок, графический метод, балансовый метод.

Компонентные связи показателей коммерческой деятельности характеризуются тем, что изменения статистического показателя определяется изменением компонентов, входящих в этот показатель, как множители:

В статистике коммерческой деятельности компонентные связи используют в индексном методе выявления роли отдельных факторов в совокупности изменении сложного показателя.

Факторные связи в коммерческой деятельности характеризуются тем, что они проявляются в согласованной вариации изучаемых показателей. При этом одни показатели выступают как факторные, а другие как – результативные. По своему характеру этот вид связи является причинно-следственной (детерминированной) зависимостью.

В свою очередь, факторные связи могут рассматриваться как функциональные и корреляционные.

12.Применение дисперсионного анализа в экономико-статистических исследованиях

Дисперсионный анализ является одним из методов изучения влияния одного или нескольких факторных признаков на результативный признак. В зависимости от количества факторов дисперсионный анализ подразделяется на однофакторный и многофакторный. Ниже рассмотрено применение дисперсионного анализа для случая однофакторного комплекса.

В основе дисперсионного анализа лежит расчленение общей вариации изучаемого признака по истокам ее происхождения на два вида вариации:

• систематическую вариацию, которая обусловлена изменением признака фактора;

• остаточную (случайную) вариацию, обусловленную действием прочих, случайных, не связанных с данным фактором обстоятельств.

Для разграничения этих вариаций всю совокупность наблюдавшихся единиц разбивают на группы, (классы) по факторному признаку и исчисляют средние результативного признака по группам.

Групповые средние:

общая средняя величина:

где - индивидуальные значения признака в группе;

- число единиц, входящих в группу;

- общее число наблюдений.

13. Регрессионное уравнение как форма аналитического выражения статистических связей

Уравнение регрессий применимо и для прогнозирования возможных ожидаемых значений результативного признака. При этом следует учесть, что перенос закономерности связи, измеренной в варьирующей совокупности, в статистике за динамику не является, строго говоря, корректным и требует проверки условий допустимости такого переноса, (экстраполяции), что выходит за рамки статистики и может быть сделано только специалистом, хорошо знающем объект (систему) и возможности его развития в будущем.

Прогнозируя значение результативного показателя, получается при подстановке в уравнение регрессии ожидаемой величины факторного признака.

Прогноз, полученный подстановкой в уравнение регрессии ожидаемого значения фактора, называют точечным прогнозом. Вероятность точной реализации такого прогноза крайне мала. Необходимо сопроводить его значение средней ошибки прогноза или доверительным интервалом прогноза с достаточно большой вероятностью.