Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Otvety_Na_Vaprosy_K_Ekzamenu.docx
Скачиваний:
3
Добавлен:
26.09.2019
Размер:
997.99 Кб
Скачать

56.Частная корреляция.

Итак, перейдем к систематическому изложению теории частных корреляций.

1. В случае двух нормальных или почти нормальных величин коэффициент корреляции между ними может быть использован в качестве меры взаимозависимости и это подтверждено множеством практических результатов. Однако при интерпретации "взаимозависимости" часто встречаются следующие трудности: если одна величина коррелирована с другой, то это может быть всего лишь отражением того факта, что они обе коррелированы с некоторой третьей величиной или с совокупностью величин, которые, грубо говоря, остаются за кадром и не введены в модель. Указанная ситуация приводит к рассмотрению условных корреляций между двумя величинами при фиксированных значениях остальных величин. Это так называемые частные корреляции.

Далее имеют место следующие естественные рассуждения.

Если корреляция между двумя величинами уменьшается, если мы фиксируем некоторую другую случайную величину, то это означает, что их взаимозависимость возникает частично через воздействие этой величины; если же частная корреляция равна нулю или очень мала, то мы делаем вывод, что их взаимозависимость целиком обусловлена собственным воздействием и никак не связана с третьей величиной.

Наоборот, если частная корреляция больше первоначальной корреляции между двумя величинами, то мы заключаем, что другие величины ослабили связь, или, можно сказать, "скрыли" (замазали) корреляцию.

Еще одна тонкость состоит в том, что корреляция не есть причинность. Иными словами, следует помнить, что даже в последнем случае нашего рассуждения мы не имеем права безапелляционно говорить о наличии причинной связи: некоторая совершенно отличная от рассматриваемых в нашем анализе величина может быть источником этой корреляции. Как при обычной корреляции, так и при частных корреляциях предположение о причинности должно всегда иметь собственные внестатистические основания.

2. В этой области статистики временами трудно достигнуть недвусмысленных и гибких обозначений без того, чтобы они были крайне громоздкими.

Основываясь на системе обозначений Юла (1907), мы будем придерживаться среднего курса, но иногда от читателя потребуется терпение к индексам.

Попутно мы будем рассматривать также линейную регрессию.

57. Виды динамических рядов

В одних рядах уровни выражены абсолютными показателями, в других — средними или отно­сительными. В зависимости от вида показателей Уровней ряда и ряды динамики также подразделяют на ряды абсо­лютных, относительных и средних величин (показателей).

На основе рядов абсолютных величин образуются ряды дина­мики относительных и средних величин, поэтому ряды абсолютных величин рассматривают как исходные, а ряды относительных и средних величин - как производные.

Ряды относительных величин могут характеризовать: темпы роста (или снижения) определенного показателя; изменение удельного веса того или иного показателя в совокупности (на­пример, удельного веса (доли) городского населения или доли приватизированных предприятий в той или иной отрасли); изме­нение показателей интенсивности отдельных явлений (например, производство продукции на душу населения, уровень рождаемо­сти и смертности на 1000 человек населения) и др.

Примерами рядов динамики средних величин служат данные о среднегодовой численности занятых в экономике (или безработ­ных), о средней заработной плате в отдельных отраслях, о сред­нем размере пенсий, о средней урожайности отдельных сельско­хозяйственных культур и др.

Кроме того, уровни рядов динамики могут относиться к опре­деленным моментам времени (датам) или же периодам (интерва­лам). В соответствии с этим в статистике различают моментные и интервальные ряды динамики.

Моментным называется ряд, уровни которого характеризуют значение показателя (явления) по состоянию на определенные моменты времени (дату).

Интервальным называется ряд, уровни которого характеризу­ют значение показателя, достигнутое за определенный период (интервал) времени.

Отметим отличительную особенность интервальных рядов аб­солютных величин: их уровни можно дробить и складывать (сум­мировать). Так, зная добычу угля по годам, можно разделить каж­дый уровень на 12 и получить новые данные — о среднемесячной добыче угля за указанный период. Или же, суммируя данные о численности родившихся по месяцам, можно получить числен­ность родившихся за год. Подобные действия с уровнями моментного ряда лишены смысла.

Суммируя уровни интервальных рядов абсолютных величин, можно строить ряды с нарастающим итогом..