- •Министерство образования и науки украины донецкий национальный университет
- •По теории статистики
- •Скоробогатова Нелля Вікторівна
- •(Російською мовою)
- •Тема 1. Статистическое наблюдение Методические указания
- •Решение типовых задач
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 2. Сводка и группировка данных Методические указания
- •Решение типовых задач
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 3. Графический метод Методические указания
- •Беларусь
- •10. Что такое графический образ?
- •Решение типовых задач
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Решение типовых задач
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 5. Анализ рядов распределения. СтаТиСтическая проверка гипотез Методические указания
- •Решение типовых задач
- •Решение
- •Распределение студентов по успеваемости
- •Решение
- •Решение
- •Кумулятивные показатели распределения семей по среднедушевому доходу
- •Вспомогательная таблица для расчета теоретических частот нормального распределения
- •Решение
- •Решение
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 6. Выборочное наблюдение Методические указания
- •Формулы необходимого объема выборки для различных способов формирования выборочной совокупности выводятся из соответствующих соотношений, используются при расчете предельных ошибок выборки.
- •Решение типовых задач
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 7. Анализ интенсивности динамики Методические указания
- •Формулы показателей анализа ряда динамики
- •1. Что характеризует уровень ряда динамики?
- •Решение типовых задач
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 8. Анализ тенденций развития Методические указания
- •Уравнения, используемые при аналитическом выравнивании динамических рядов
- •Решение типовых задач
- •Решение
- •Вспомогательные расчеты для определения параметров а0 и а1 уравнения прямой и критерия статистической точности аналитического уравнения
- •Решение
- •Решение
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тема 9. Индексы Методические указания
- •Решение типовых задач
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Тема 10. Статистические методы изучения
- •ВзаимОсвязей социально-экономических
- •Явлений
- •Методические указания
- •Шкала Чеддока
- •На основе данных аналитической группировки строится график эмпирической линии связи, вид которой не только позволяет судить о возможном наличии связи, но и дает некоторое представление о ее форме.
- •Системы нормальных уравнений для разных форм связи
- •3) Рассчитывается коэффициент ранговой корреляции Спирмена ( ): ;
- •Решение типовых задач
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Вспомогательная таблица для расчета параметров уравнения связи
- •Решение
- •Решение
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Ответы на тестовые задания
- •Ответы к задачам
- •Тема 10
Шкала Чеддока
Величина показателя тесноты связи по абсолютной величине |
0,1 - 0,3 |
0,3 - 0,5 |
0,5 - 0,7 |
0,7 - 0,9 |
0,9 - 0,99 |
Характеристика связи |
Сла бая |
Умерен ная |
Замет ная |
Высокая (тесная) |
Весьма высокая (очень тесная) |
Корреляционно-регрессионный анализ. Корреляционной связью между двумя признаками называется такая связь, при которой изменение среднего значения факторного признака вызывает изменение среднего значения результативного.
Конечная цель статистического изучения корреляционной связи состоит в получении статистической модели этой зависимости в форме уравнения регрессии или уравнения связи. Решение этой задачи осуществляется в следующей последовательности.
Осуществляется логический анализ сущности изучаемого явления и причинно-следственных связей, т.е. устанавливается результативный признак ( ) и фактор (или факторы) его изменения (х1,х2,… ). Связь двух признаков является парной корреляцией, а нескольких - множественной.
Проверка требований, предъявляемых к факторным и результативным признакам:
- однородность распределения, т.е. коэффициенты вариации не должны превышать 33 %: Vу ≤ , ≤ ;
- соответствие нормальному закону распределения, - чаще всего используется правило “трех сигм”.
Если и , то с вероятностью 0,997 можно утверждать, что распределение соответствующих признаков (ре-зультативного и факторного) соответствуют нормальному закону распределения.
независимость по объектам наблюдения. Если рассматривается статическое распределение или ряды распределения, то это требование подтверждается путем логического анализа, т.е. apriori. В то же время при построении регрессионных моделей по рядам динамики дополнительно необходимо проверять гипотезы об отсутствии автокорреляции и тенденции в рядах динами (стр.325-326. данного раздела);
отсутствие мультиколлинеарности между факторными признаками (при множественной корреляции), т.е. и ( ) не должны быть связаны между собой ни функциональной (мультипликативной или аддитивной), ни тесной корреляционной связью, т.е. или , k є ; или ≤ 0,8.
все факторные и результативные признаки должны иметь количественное выражение и взаимно соответствовать друг другу в пространстве, т.е. по объектам наблюдения, и по времени.
3. Исключение из массива первичной информации всех резко-выделяющихся (аномальных) единиц признаков-факторов и форми-рование нового массива для последующего анализа.
4. Определение формы и направления связи. В случае парных зависимостей применяются: содержательный анализ, графический метод, метод аналитических группировок и построение корреляцион-ных таблиц.
На основе данных аналитической группировки строится график эмпирической линии связи, вид которой не только позволяет судить о возможном наличии связи, но и дает некоторое представление о ее форме.
При построении корреляционных таблиц строится таблица взаимной сопряженности факторного и результативного признака, и по распределению частот можно предположить форму связи между ними (тема 2).
Реализация графического метода предполагает построение корреляционного поля, т.е. множества точек с координатами ( , , , - номер объекта наблюдения), в прямоугольной системе координат. По расположению точек (их плотности и направлению) можно судить о возможной форме связи между признаками.
При множественных зависимостях форма связи определяется путем содержательного анализа или по соотношению формальных критериев аппроксимации: из нескольких форм связи (линейная, степенная, логарифмическая и т.д.) выбирают тот вариант, для которого выполняется следующее соотношение критериев:
- - критерий метода наименьших квадратов;
- F –критерий – критерий Фишера-Снедскора;
- R2 - максимальное значение множественного коэффициента детерминации.
5. Построение модели связи. На этом этапе определяются параметры уравнения связи по методу наименьших квадратов; - в результате чего строится система нормальных уравнений, решение которое и дает значение необходимых параметров (табл. 10.3).
6. Оценка тесноты связи. Для парных линейных зависимостей рассчитываются: линейный или парный коэффициент корреляции (rху), коэффициент детерминации (dху) и коэффициент эластичности (Кэл.) по следующим формулам: ; = ; Кэл.= .
Для нелинейных зависимостей, - теоретическое корреляционное отношение ( ), коэффициент детерминации ( ) и коэффициент эластичности (К эл.).
; = ; Кэл.= ;
где - первая производная по уравнению связи.
7. Проверка статистической достоверности или существенности (значимости) показателей тесноты связи, уравнения связи и параметров уравнения связи.
Оценка достоверности парного коэффициента корреляции, корреляционного отношения и параметров линейного уравнения связи проводится на основе критерия Стьюдента:
- рассчитывается расчетное значение критерия ( ):
- для показателей тесноты связи: или ;
- для параметра уравнения связи: ,
где .
Таблица 10.3