Содержание
- 2. Виды и формы связи между явлениями Взаимосвязанные признаки подразделяются на факторные (под их воздействием изменяются другие,
- 3. Функциональная связь При функциональной связи каждому значению факторного признака соответствует строго определенное одно или несколько значений
- 4. Стохастическая связь Связь между случайными величинами называется стохастической. Частный случай стохастической связи – статистические связи. Статистические
- 5. При статистической связи одному и тому же значению факторного признака может соответствовать несколько значений результативного признака.
- 6. Основные приемы изучения взаимосвязей Для изучения, измерения и количественного выражения взаимосвязей между явлениями применяются различные методы.
- 7. Метод сравнения параллельных рядов Приводится ряд данных по одному признаку и параллельно с ним по другому
- 8. Пример: Предположим, нужно выяснить, есть ли зависимость между объемом производства на предприятии и себестоимостью. Берем предприятия
- 9. Балансовый метод состоит в том, что данные взаимосвязанных показателей изображаются в виде таблицы и располагаются таким
- 11. Графический метод может использоваться как самостоятельно, так и совместно с другими методами. Если конкретные данные перенести
- 12. Беспорядочное расположение говорит об отсутствии связи. Напротив, чем сильнее связь, тем теснее точки группируются вокруг определенной
- 13. Метод аналитической группировки Единицы статистической совокупности группируются, как правило, по факторному признаку и для каждой группы
- 14. Пример : Количество вкладчиков и средний остаток вклада по трем филиалам Сбербанка (тыс. руб.)*.
- 15. Дисперсионный анализ дает прежде всего возможность определить значение систематической и случайной вариаций в общей вариации, а
- 16. Анализ проходит четыре итерации. Определяем, какой признак факторный, какой – результативный. Производим группировку по факторному признаку.
- 17. Для оценки тесноты связи по результатам факторной группировки используется межгрупповая дисперсия . Напомним, что межгрупповая дисперсия
- 18. Для характеристики тесноты корреляционной связи между признаками в аналитических группировках межгрупповую дисперсию сопоставляют с общей. Это
- 19. Подобные операции выполняют и с корреляционным отношением . Оно характеризует долю вариации результативного признака, вызванной действием
- 20. Если факторный признак не влияет на результативный, то вариация, обусловленная им, будет равна нулю (δ2 =
- 21. Дисперсионный анализ позволяет не только определить роль случайной и систематической вариаций в общей вариации, но и
- 22. Для оценки существенности корреляционного отношения пользуются критическими значениями корреляционного отношения η при разных уровнях вероятности или
- 23. Уровень значимости – это достаточно малое значение вероятности, отвечающее событиям, которые в данных условиях исследования будут
- 24. k1 = m – 1, где m – число групп, для случайной дисперсии k2 = n
- 25. Этот показатель всегда рассчитывается по выборочным данным, и потому может быть ситуация, когда данное значение получилось
- 26. Критерий Фишера Фишер составил таблицы, по которым можно определить значения критерия. Если мы получаем значение F,
- 27. Особенности корреляционно-регрессионных связей Корреляционная связь проявляется, когда одному и тому же значению факторного признака соответствует ряд
- 28. При корреляционной связи имеет место не изменение функции в зависимости от изменения аргумента, а имеет место
- 29. Корреляционно-регрессионный позволяет решить две задачи: определение формы связи; измерение тесноты связи.
- 30. Первая задача заключается в определении формы связи, так как от этого зависит конечный результат изучения взаимосвязи
- 31. Вторая задача состоит в измерении тесноты, т. е. меры связи между признаками с целью установить степень
- 32. Этапы корреляционного анализа: 1) предварительный анализ объекта исследования; 2) сбор и первичная обработка информации; 3) построение
- 33. Виды корреляционно-регрессионных связей прямой связи с увеличением аргумента х функция у также увеличивается без всяких единичных
- 34. Кроме того, в виде исключений, которые, однако, не нарушают общей тенденции, встречается частичная связь – прямая
- 35. По аналитическому выражению уравнение регрессии может быть прямолинейным и криволинейным. Прямолинейное уравнение регрессии характеризуется тем, что
- 36. Прямолинейная зависимость в этом случае может быть выражена уравнением прямой: Параметр называется коэффициентом регрессии и показывает,
- 37. Если происходит неравномерное изменение явления в связи с изменением величины влияющего фактора, то такая связь называется
- 38. характеризует степень ускорения или замедления кривизны параболы > 0 парабола имеет минимум, характеризует угол наклона кривой,
- 39. Уравнение криволинейной связи может быть выражено и в виде гиперболической функции
- 40. Аналитическое выражение связи. Аналитические методы – основной способ изучения связи. Они делятся на непараметрические и параметрические.
- 41. Измерение тесноты связи Для измерения тесноты прямолинейной связи между двумя признаками используется линейный коэффициент корреляции, который
- 42. или Пределы изменения парного коэффициента корреляции
- 43. Коэффициент корреляции rxy применяется только в тех случаях, когда между явлениями существует прямолинейная связь. Если же
- 44. Индекс корреляции где – теоретическая дисперсия; – общая дисперсия.
- 45. Коэффициент корреляции является мерой тесноты связи только для линейной формы связи, а индекс корреляции – и
- 46. Коэффициент (индекс) детерминации Этот показатель универсален: может использоваться при любом количестве факторных признаков, при любой форме
- 47. Множественная корреляция Множественная корреляция занимается изучением, измерении связи между результативным признаком, двумя и более факторными.
- 48. Множественная корреляция определяет: 1) форму связи; 2) тесноту связи; 3) влияние отдельных факторов на общий результат.
- 49. Определение формы связи сводится обычно к отысканию уравнения связи у с факторами х, z, ω, ...,
- 50. Для определения параметров a0, a1 и a2 по способу наименьших квадратов необходимо решить следующую систему трех
- 51. Измерение тесноты связи После получения коэффициентов регрессии нужно измерить тесноту связи между факторными и результативным признаками
- 52. Правило сложения дисперсий
- 53. Теоретическая дисперсия теоретическая дисперсия – это вариация теоретического признака вокруг общей средней
- 54. Остаточная дисперсия Остаточная дисперсия – это среднее квадратическое отклонение теоретического признака от фактического.
- 55. Коэффициент множественной корреляции где rxy, rzy, rxz – парные коэффициенты корреляции
- 57. Скачать презентацию