Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
КЛ_ОТС для всех спец.doc
Скачиваний:
1
Добавлен:
30.08.2019
Размер:
229.38 Кб
Скачать

3. Непараметрические методы.

Применение корреляционного и регрессионного анализа требует, чтобы все признаки были количественно измеренными. Применение аналитических группировок предполагает, что количественным должен быть результативный признак. Параметрические методы основаны на использовании основных количественных параметров распределения (средних величин и дисперсий).

Вместе с тем в статистике применяются также непараметрические методы, с помощью которых устанавливается связь между качественными (атрибутивными) признаками. Сфера их применения шире, чем параметрических, поскольку не требуется соблюдения условия нормальности распределения зависимой переменной, однако при этом снижается глубина исследования связей. При изучении зависимости между качественными признаками не ставится задача представления ее уравнением. Здесь речь идет только об установлении наличия связи и измерении ее тесноты. При использовании непараметрических методов строится корреляционная таблица (таблица сопряженности), где по строкам следуют упорядоченные значения одного признака, а по столбцам - другого. В таких случаях используют специальные измерители связи, которые не связаны с численными значениями признаков, а учитывают только частоту появления признака в той или иной группе. По данным корреляционной таблицы для измерения тесноты связи между признаками используют коэффициент взаимной сопряженности Чупрова, коэффициент Пирсона, коэффициент контингенции, коэффициент ассоциации и другие. Коэффициент Чупрова дает более осторожную оценку связи. Если по каждому из признаков выделено только по две группы (альтернативный признак), то коэффициент Чупрова приводит к тому же результату, что и коэффициент контингенции. Иногда для ускорения расчетов коэффициент взаимосвязи альтернативных признаков рассчитывают в форме коэффициента ассоциации.

Отдельным вопросом следует выделить оценку значимости параметров уравнения регрессии и показателей тесноты связи.

СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник.- М.: ИНФРА – М, 1996.

  2. Общая теория статистики: Учебник / Под. ред. А.А.Спирина, О.Э.Башиной. – М.: Финансы и статистика, 1994.

  3. Теория статистики: Учебник / Под ред. Р.А. Шмойловой .- М.: Финансы и статистика. 1996.

  4. Гусаров В.М. Теория статистики: Учебное пособие для вузов. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998.

  5. Статистика: Курс лекций /Под ред. В.Г.Ионина - Новосибирск: Изд–во НГАЭиУ; М. : ИНФРА–М, 1997.

  6. Октябрьский П.Я. Статистика: Учебное пособие. – СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 1999.

  7. Практикум по статистике: Учеб. пособие/ Под ред. В.М.Симчеры – М.: «Финстатинформ», 1999.

Общая теория статистики Лекции для всех специальностей Составитель Рогачева Ольга Александровна

Печатается в авторской редакции

ИД № 06318 от 26.11.01.

Подписано в печать 26.03.02. Уч.-изд. л. 2,2.

Регистрационный номер NEL – 2002 – Р 39. Сервер БГУЭП.

Издательство Байкальского государственного университета

экономики и права