Корреляционно-регрессионный анализ
1. Корреляц. ан-з. Формы корреляц. зависимости.
Корреляция – соотнош-е, соответ-вие. Состоит в том, что средняя величина одного из признаков изменяется в зависимости от изменения др. Признак, от кот. зависит др. признак наз. фактором, а зависимый признак – результативным.
При исследовании массовых эк-ких явлений между факторными признаками проявляется корреляц-я связь, при кот. на величину результатив-го признака влияет помимо факторного множество др. признаков, действующих в разных направлениях одновременно или последовательно. Такую корруляц-ю связь можно выявить только при сравнении большой массы инф-ции.
Изменяется связь между факторными и результативными признаками: форма и теснота корреляц. связи.
При опред-ии формы связи выявляется изменение средней величины результативного признака в зависимости от изменения факторного.
Форма связи – тип аналитической формулы, выражающей зависимость между рассматримаемыми признаками.
Сущ-ет 2 формы связи:
1) прямая
При росте факторного признака растет результатив-й признак
2) обратная
При росте фактор-го признака падает результатив-й (при падении фактор-го признака растет результатив-й)
Связь бывает:
§ прямолинейной
§ криволинейной (парабола, гипербола)
Парная корреляция – корреляционная зависимость между двумя признаками.
y=a+bx
2. Линейный коэффициент корреляции.
Рассчитывается для опред-я тесноты связи между признаками
r – коэф. корреляции Îç0;1ç, (-1;1)
0,7; 1 – тесная (сильная) связь
® 0 – слабая связь
n – число наблюдений
Коэф. кор-ции явл. инструментом измерения тесноты линейной зависимости между двумя переменными.
3. Ранговая корреляция
Рассчитывается по формуле Спирмановского:
n – кол-во наблюд-й
d – разница между параметрами рангов.
Коэф. ранговой корреляции явл. показателем измерения силы линейной зависимости между двумя наборами рангов. Знач-е коэф. ранговой кор-ции: [-1;1]
4. Коэф. детерминации
Коэф. детерминации – альтернативный показатель оценки тесноты связи.
D=r
D показывает пропорцию общего изменения одной переменной (у), кот. можно объяснить изменения второй переменной.
5. Методы регрессии
М-ды регрессии используются для определения зависимости между двумя и более переменными.
Прямая линия регрессии: y=a+bx
Линия регрессии – линия наилучшего соответствия, проходящая через точки графика разброса.
По числу факторов различают одно -, двух- и многофактор-е уравнения регрессии.
По хар-ру связи однофактор-е уравнения регрессии подразделяются:
а) линейные б) степенные в) показательные г) прочие
Многофакторные подразделяются:
1) линейные
2) степенные в) логарифмические
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.