Статистические характеристики в формировании системы показателей статистики связи. Анализ рядов динамики показателей связи. Кореляционно-регрессионный анализ и его использование при изучении взаимосвязей, страница 9

В течении месяца в случайном порядке отбирается 7 дней т.о., чтобы они попали на все дни недели. В эти 7 дней вся нагрузка учитывается сплошным методом. Находится средняя нагрузка за неделю, а потом эта сред.нагрузка умножается на количество дней в месяце.

2.9 Статистические методы изучения  взаимосвязи явлений и процессов в отрасли связи (Теория)

Все стороны жизни общества взаимодействуют между собой. Сложные и многообразные связи существуют между экономическими и политическими процессами, между различными отраслями народного хозяйства, между производством и потреблением и т.д. Изучение взаимосвязей между явлениями является одной из важнейших задач экономического анализа.

В каждом конкретном случае одни признаки влияют на другие и обуславливают их изменения, т.е. выступают, как факторные, другие зависят от факторных признаков, изменяются под влиянием их изменения и такие называются результативными.

Существуют два типа зависимости явлений: функциональная и корреляционная. При функциональной связи каждому значению величины факторного признака соответствует только одно значение результативного признака. При корреляционной связи одному и тому же значению фактора могут соответствовать различные значения результативного признака.

Как функциональные, так и корреляционные по их направлению могут быть прямыми и обратными. При совпадении направления изменения результативного и факторного признаков отмечается прямая зависимость, если же это направление не совпадает, то связь между изучаемыми признаками обратная.

По аналитическому выражению (форме) связи бывают прямолинейные и криволинейные.

При исследовании зависимости результативного признака только от одного факторного связь называется однофакторной, если изучается влияние нескольких факторных признаков на результативный, то такая связь называется многофакторной.

При исследовании корреляционной связи между изучаемыми явлениями решение разбивается на следующие этапы:

а) выявление факта наличия связи; б) определение характера связи, ее направления и формы; в) определение количественной характеристики взаимосвязей; г) определение степени тесноты корреляционной связи.

Существуют несколько методов, с помощью которых можно установить наличие корреляционной связи и форму этой связи:

1. метод сопоставления параллельных рядов. 2. метод аналитических группировок. 3. графический метод. 4. корреляционно-регрессионый анализ.

2.10 Кореляционно-регрессионный анализ и его использование при изучении взаимосвязей (Теория)

С помощью корреляционно-регрессионного анализа исчисляются количественные характеристики взаимосвязи, а также измерение степени тесноты связи, при этом производится построение и анализ статистической модели в виде уравнения регрессии.

Используя данные ранее приведенного примера (таблица 9.2.1), рассмотрим применение корреляционного анализа при установлении взаимосвязи между длительностью стажа работы и заработной платы работников.

С целью определения формы связи строится корреляционное поле (рис 9.5).

Рис 9.5

Зависимость длительность стажа и месячной заработной платы работников Точки на графике расположились кучно по направлению от нижней левой части к его правой верхней части, это говорит о том, что связь между стажем работы и заработной платой работников прямая, а аналитически зависимость между рассматриваемыми признаками можно выразить уравнением прямой линии.

Параметры уравнения a0 a1 находятся при решении системы уравнений:

  . Решая систему полученных уравнений получаем: . Это означает, что при увеличении стажа работы на 1 год месячная заработная плата увеличивается на 2 руб.

Далее определяется теснота связи между изучаемыми признаками. При прямолинейной форме связи для этой цели используется коэффициент корреляции, который рассчитывается по следующей формуле:

Коэффициент корреляции может принимать значения от -1 до + 1.

, то связь между рассматриваемыми признаками прямая, , то связь обратная.

: 0,1-0,3 слабая степень связи; 0,3-0,5 умеренная; 0,5 - 0,7 высокая; 0, 9 - 0, 99 связь приближается к функциональной. Для ранее рассматриваемого примера коэффициент корреляции равен 0,98, что говорит о тесной связи между длительностью стажа работы и месячной заработной платой.