Предельные значения коэффициента Пирсона

По данным табл. 8.16 имеем:

146,1+195,9+10,5+62,8+77,7=493,0 .

Таким образом, за счет предпочтения браков между лицами одинаковых религий на главную диагональ «собралось» 60,85% возможных родительских пар сверх равномерного распределения: связь составила 60,85% предельно тесной. Итак, все способы измерения показали, что влияние религии на формирование супружеских пар в ФРГ в 1993 году было значительное.

Если кроме количественных факторов при многофакторном регрессионном анализе включается и неколичественный, то применяют следующую методику: наличие неколичественного фактора у единиц совокупности обозначают единицей, его отсутствие -нулем. Если таких факторов, или градаций неколичественного фактора несколько, в уравнение регрессии вводятся несколько так называемых «фиктивных переменных», принимающих значения либо единицы, либо нуля. Например, пусть имеется три количественных фактора урожайности (x_1, x₂, x₃) и три природных зоны. В ЭВМ вводятся переменные в порядкеих принадлежности к той или иной зоне (табл. 8.18).

Линейное уравнение регрессии будет иметь вид:

ŷ = a +b₁x₁ + b₂x₂ + b₃x₃ + b₄u₁ + b₅u₂ (8.57)

Величина коэффициента b₄ означает, что все единицы II зоны при тех же значениях количественных факторов, как и единицы I зоны, будут в среднем иметь значение у̂ на b₄ больше (или меньше, если b₄ < 0), чем единицы совокупности I зоны. Величина b₅ озна-

Таблица 8.18

Рекомендуемая литература к главе 8

1. Антон Г. Анализ таблиц сопряженности / Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1982.

2. Елисеева И. И. Статистические методы измерения связей. -Л.: Изд-во Ленинградского ун-та, 1982.

3. Елисеева И. И., Рукавишников В. О. Логика прикладного статистического анализа. - М.: Финансы и статистика, 1982.

4. Крастинь О. П. Разработка и интерпретация моделей корреляционных связей в экономике. - Рига: Занатне, 1983.

5. Кулаичев А. П. Методы и средства анализа данных в среде Windows. Stadia 6.0 - М.: НПО Информатика и компьютеры, 1996.

6. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие / Под ред. А. Г. Гранберга. - М.: Финансы и статистика, 1990.

7. Ферстер Э., Речи Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. Руководство для экономистов / Пер. с нем. - М.: Финансы и статистика, 1983.

8. Шураков В. В. и др. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных. - М.: Финансы и статистика, 1990.