МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

ПОНЯТИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ И КОРРЕЛЯЦИОННЫХ

СВЯЗЕЙ

Причинно-следственные отношения – связь явлений и процессов, когда изменение одного из них – причины – ведет к изменению другого - следствия. Социально-экономические явления – это результат одновременного воздействия большого числа причин.

Признак – основная отличительная черта, особенность изучаемого явления или процесса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называются факторными, или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, являются результативными. Мультиколлинеарность – наличие тесной связи между факторными признаками.

Функциональная связь – связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака.

Стохастическая связь – связь, которая проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений.

Корреляционная связь – изменение среднего значения результативного признака, которое обусловливается изменением факторных признаков.

Прямая связь – с увеличением или уменьшением значения факторного признака увеличивается или уменьшается значение результативного.

Обратная связь – с увеличением или уменьшением значений факторного признака уменьшается или увеличивается значение результативного.

Линейная связь – статистическая связь между явлениями, выраженная уравнением прямой линии.

Нелинейная связь – статистическая связь между социально-экономическими явлениями, аналитически выраженная уравнением кривой линии (параболы, гиперболы и т.д.).

Корреляция – статистическая зависимость между случайными величинами, которая не имеет строго функционального характера, но изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой. Корреляционный метод имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками и между результативным и множеством факторных признаков.

В статистике различают следующие варианты зависимостей:

- Парная регрессия – аналитическое выражение связи двух признаков.

- Частная корреляция – зависимость между результативными и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.

- Множественная регрессия – модель связи трех и более признаков.

Рис. 8.1. Корреляционное поле

МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА