1.1 Понятие корреляционной связи
Среди статистически взаимосвязанных признаков одни могут рассматриваться как определенные факторы, влияющие на изменение других, а вторые - как следствие, или результат изменения первых. Соответственно, первые - это факторные признаки, а вторые - результативные. Связь между двумя переменными “x” и “y” является функциональной, если определенному значению переменной “x” соответствует строго определенное значение “y”. Это жестко детерминированная связь. Но существует и другая взаимосвязь, при которой взаимно действуют многие факторы, неравномерно влияющие на изменение результативного признака. Такие связи являются стохастическими (вероятностными).
Корреляционная связь является частным случаем стохастической связи. Это соотношение, соответствие между средним значением результативного признака и признаками-факторами. При этом, если рассматривается связь средней величины результативного показателя “y c одним признаком-фактором “x”, корреляционная связь называется «парной», а если факторных признаков два и более множественной. По характеру изменений “y”,”x” в парной корреляции различают прямую и обратную взаимосвязи. При прямой - с увеличением “x” возрастает и “y”, при обратной - уменьшается.
Изучение корреляционных связей сводится к решению следующих задач:
1) выявление наличия или отсутствия корреляционной связи между изучаемыми признаками, где эта задача может быть решена на основе параллельного сопоставления (сравнения) значений “x” и “y” y “n” единиц совокупности, а также с помощью группировок и путем построения и анализа специальных корреляционных таблиц;
2) измерение тесноты связи между двумя и более признаками с помощью специальных коэффициентов (коэффициентов корреляции), и эта часть исследований называется «корреляционным анализом»;
3) определение уравнения регрессии - математической модели, в которой среднее значение результативного признака “y” рассматривается как функция одной или нескольких переменных - факторных признаков,- и эта часть исследования носит название «регрессионный анализ». Общий термин «корреляционно-регрессионный анализ» подразумевает всестороннее исследование корреляционных связей, в том числе и определение уравнений регрессии, измерение тесноты связей, а также определение возможных ошибок как параметров уравнений регрессии, так и показателей тесноты связей.
- Введение
- 1 Корреляционные взаимосвязи
- 1.1 Понятие корреляционной связи
- 1.2 Методы выявления корреляционной связи
- 1.3 Связь между качественными признаками на основе таблиц сопряженности
- 1.4 Показатели тесноты связи между двумя количественными признаками
- 1.4.1 Ковариация и линейный коэффициент корреляции
- 1.4.2 Проверка коэффициента корреляции на существенность
- 2 Регрессионный анализ
- 2.1 Определение коэффициентов уравнения линейной регрессии методом наименьших квадратов
- 2.4 Понятие о множественном корреляционно-регрессионом анализе
- Практическая часть
- Заключение
- Тема 9. Корреляционно-регрессионный анализ
- Теоретический аспект изучения корреляционно-регрессионного анализа
- Моделирование связи методом корреляционного и регрессионного анализа.
- 1.7.Метод корреляционного и регрессионного (стохастического) анализа
- 8.3. Однофакторный линейный корреляционно-регрессионный анализ
- 2. Понятие о корреляционном и регрессионном анализе.
- Статистическое моделирование связи методом корреляционного и регрессионного анализа.
- 9.2.2.2. Двухмерная линейная модель корреляционного и регрессионного анализа (однофакторный линейный корреляционный и регрессионный анализ)
- 25. Регрессионная зависимость отличается от корреляционной тем, что:
- 34. Однофакторный корреляционно-регрессионный анализ