Современные методы статистического анализа

Июль 31, 2022

Главная
Математика
Современные методы статистического анализа

Содержание

2. Эконометрия (от экономика и ...метрия), эконометрика, наука, изучающая конкретные количеств. закономерности и взаимосвязи экономических объектов и
3. Статистической называют зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение распределения другой. В частности, статистическая
4. Признаки, между которыми устанавливается зависимость парная связь множественная связь (один результативный, остальные факторные признаки) Два признака
5. Корреляция — это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строгого функционального характера, при которой изменение
7. Корреляционный анализ – метод математической статистики, используемый для изучения, исследования взаимосвязи между (генеральными) экономическими показателями на
8. Задачи корреляционного анализа:
9. Основные этапы корреляционного анализа
10. 1 этап. Постановка задачи и выбор факторных и результативных признаков Состоит в нахождении для результативного признака
11. 2 этап. Сбор статистического материала и его первичная обработка Сбор данных осуществляется методом случайной выборки некоторого
12. 3 этап. Предварительное изучение взаимосвязей Графический метод, который подразумевает построение корреляционного поля для наглядного изображения формы
13. 4 этап. Исследование связей факторного и результативных признаков Парный корреляционный анализ Множественный корреляционный анализ
14. Парный корреляционный анализ – изучение взаимосвязи между двумя экономическими показателями, описывающими свойства однотипных объектов из некоторой
15. Формула для расчета парного коэффициента корреляции Границы измерения: – 1 ≤ r ≤ 1.
16. Изменения коэффициента парной корреляции Шкала Чеддока
17. 5 этап. Оценка статистической значимости показателя корреляционной связи (для парной корреляции) При определенном уровне значимости проверяется
18. Тест Стьюдента по t-статистике
19. После определения расчетного значения t-критерия Стьюдента для коэффициента корреляции необходимо сопоставить его с таблицей критических точек
20. Множественная корреляция - это вероятностная зависимость между одной величиной Y (результирующей переменной) с одной стороны, и
21. При множественном корреляционном анализе могут исследоваться две проблемы: влияние на один какой-либо показатель совокупности факторов; анализ
22. Коэффициенты множественной корреляции между зависимой переменной Y и независимыми переменными X1, X2, ..., Xm записываются в
23. Формула для расчета множественного коэффициента корреляции где D – определитель полной матрицы корреляции, D11 – определитель
24. Границы изменения коэффициента множественной корреляции от 0 до 1. Чем ближе его значение к 1, тем
25. 5 этап. Оценка статистической значимости показателя корреляционной связи (для множественной корреляции) При определенном уровне значимости проверяется
26. Критерий Фишера
27. Частный коэффициент корреляции
28. Формула для расчета частных коэффициентов корреляции где D11, D12, D22 – алгебраические дополнения соответственно к элементам
29. 5 этап. Оценка статистической значимости показателя корреляционной связи (для частных коэффициентов корреляции) При определенном уровне значимости
30. тест Стьюдента по t-статистике где (n – 2 – l) – число степеней свободы, l –
31. Расчет парных и частных коэффициентов корреляции и их последующее сравнение может привести к одному из следующих
33. Скачать презентацию

Слайд 2

Эконометрия (от экономика и ...метрия), эконометрика, наука, изучающая конкретные количеств. закономерности

и взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. (БСЭ, 1969-1978)

Эконометрика - наука о применении статистических и математических методов в экономическом анализе для проверки правильности экономических теоретических моделей и способов решения экономических проблем. (Словарь по экономике и финансам, 2000)

Эконометрика, эконометрия — часть экономической науки, занимающаяся разработкой и применением математических и прежде всего экономико-статистических методов анализа экономических процессов, обработки статистической экономической информации. (Экономический словарь, 2007 )

Слайд 3

Статистической называют зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение

распределения другой. В частности, статистическая зависимость проявляется в том, что при изменении одной из величин изменяется среднее значение другой.

Корреляционная зависимость

Слайд 4

Признаки, между которыми устанавливается зависимость
парная связь
множественная связь
(один результативный, остальные факторные

признаки)

Два признака

Три и более признака

Слайд 5

Корреляция — это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строгого функционального

характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой

Слайд 6

Слайд 7

Корреляционный анализ – метод математической статистики, используемый для изучения, исследования взаимосвязи

между (генеральными) экономическими показателями на основе их наблюдаемых статистических (выборочных) аналогов

Слайд 8

Задачи корреляционного анализа:

Слайд 9

Основные этапы корреляционного анализа

Слайд 10

1 этап. Постановка задачи и выбор факторных и результативных признаков
Состоит

в нахождении для результативного признака показателей (факторов), которые в той или иной степени влияют на его изменение (ценообразующие факторы)

Слайд 11

2 этап. Сбор статистического материала и его первичная обработка
Сбор данных

осуществляется методом случайной выборки некоторого количества наблюдаемых объектов недвижимости из некоторой однородной совокупности (по региону), фиксации для каждого выбранного объекта признаков (свойств), для дальнейшего определения их степени влияния на формирование кадастровой стоимости объекта недвижимости

Слайд 12

3 этап. Предварительное изучение взаимосвязей
Графический метод, который подразумевает построение корреляционного

поля для наглядного изображения формы связи между ценообразующими факторами

Слайд 13

4 этап. Исследование связей факторного и результативных признаков
Парный корреляционный анализ
Множественный

корреляционный анализ

Слайд 14

Парный корреляционный анализ – изучение взаимосвязи между двумя экономическими показателями, описывающими

свойства однотипных объектов из некоторой совокупности

Слайд 15

Формула для расчета парного коэффициента корреляции

Границы измерения: – 1 ≤ r

≤ 1.

Слайд 16

Изменения коэффициента парной корреляции
Шкала Чеддока

Слайд 17

5 этап. Оценка статистической значимости показателя корреляционной связи
(для парной корреляции)
При определенном

уровне значимости проверяется гипотеза о том, что в генеральной совокупности нет корреляционной зависимости между анализируемыми показателями

тест Стьюдента по t-статистике

Слайд 18

Тест Стьюдента по t-статистике

Слайд 19

После определения расчетного значения t-критерия Стьюдента для коэффициента корреляции необходимо сопоставить

его с таблицей критических точек распределения Стъюдента при уровне значимости
α = 5% = 0,05
и числе степеней свободы
m = n − k – 1 ,
определяется критическое значение tкрит , сопоставяется расчетным значением и делается вывод в соответствии со схемой:

Слайд 20

Множественная корреляция - это вероятностная зависимость между одной величиной Y
(результирующей переменной) с

одной стороны,
и одновременно несколькими другими (факторными признаками)
X1, X2, ..., Xm, с другой стороны.

Слайд 21

При множественном корреляционном анализе могут исследоваться две проблемы:
влияние на один какой-либо

показатель совокупности факторов;
анализ взаимосвязи двух каких-либо факторов при исключении влияния на них других факторов.

Слайд 22

Коэффициенты множественной корреляции между зависимой переменной Y и независимыми переменными X1, X2, ..., Xm записываются в

корреляционную матрицу:

Слайд 23

Формула для расчета множественного коэффициента корреляции
где D – определитель полной матрицы

корреляции,
D11 – определитель подматрицы полной матрицы корреляции, содержащий все элементы за исключением элементов первой строки и первого столбца.

Слайд 24

Границы изменения коэффициента множественной корреляции от 0 до 1. Чем ближе

его значение к 1, тем теснее связь изучаемого признака со всем набором ценообразующих факторов
Если значение множественного коэффициента корреляции невелико (меньше 0,3), это означает, что выбранный набор факторных признаков в недостаточной мере описывает вариацию результативного признака либо связь между факторными и результативной переменными является нелинейной.

Изменения коэффициента множественной корреляции

Слайд 25

5 этап. Оценка статистической значимости показателя корреляционной связи
(для множественной корреляции)
При определенном

Критерий Фишера

Слайд 26

Критерий Фишера

Слайд 27

Частный коэффициент корреляции

Слайд 28

Формула для расчета частных коэффициентов корреляции

где D11, D12, D22 – алгебраические

дополнения соответственно к элементам r11, r12, r22 корреляционной матрицы.

Слайд 29

5 этап. Оценка статистической значимости показателя корреляционной связи
(для частных коэффициентов корреляции)
При

определенном уровне значимости проверяется гипотеза о том, что в генеральной совокупности нет корреляционной зависимости между анализируемыми показателями

тест Стьюдента по t-статистике

Слайд 30

тест Стьюдента по t-статистике

где (n – 2 – l) –

число степеней свободы,
l – число факторов, влияние которых исключается,
n – объем выборки.

Если tнабл > tкритич для уровня значимости α и числа степеней свободы (n – 2 – l), то rчаст статистически значим.
В противном случае (rнабл ≤ rкритич) – статистически незначим.

Слайд 31

Расчет парных и частных коэффициентов корреляции и их последующее сравнение может

привести к одному из следующих выводов:
ryx > ryx●z…v – факторы z, …, v искажают взаимосвязь между Y и Х в сторону ее увеличения;
ryx < ryx●z…v – факторы z, …, v искажают взаимосвязь между Y и Х в сторону ее уменьшения;
ryx ≈ ryx●z…v – факторы z, …, v практически не искажают взаимосвязь между Y и Х.

Значимость частных коэффициентов корреляции проверяется аналогично случаю парных коэффициентов корреляции.

Современные методы статистического анализа

Содержание

Эконометрия (от экономика и ...метрия), эконометрика, наука, изучающая конкретные количеств. закономерности

Статистической называют зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение

Признаки, между которыми устанавливается зависимостьпарная связьмножественная связь (один результативный, остальные факторные

Корреляция — это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строгого функционального

Корреляционный анализ – метод математической статистики, используемый для изучения, исследования взаимосвязи

Задачи корреляционного анализа:

Основные этапы корреляционного анализа

1 этап. Постановка задачи и выбор факторных и результативных признаков Состоит

2 этап. Сбор статистического материала и его первичная обработка Сбор данных

3 этап. Предварительное изучение взаимосвязей Графический метод, который подразумевает построение корреляционного

4 этап. Исследование связей факторного и результативных признаков Парный корреляционный анализМножественный

Парный корреляционный анализ – изучение взаимосвязи между двумя экономическими показателями, описывающими

Формула для расчета парного коэффициента корреляции Границы измерения: – 1 ≤ r

Изменения коэффициента парной корреляцииШкала Чеддока

5 этап. Оценка статистической значимости показателя корреляционной связи(для парной корреляции)При определенном

Тест Стьюдента по t-статистике

После определения расчетного значения t-критерия Стьюдента для коэффициента корреляции необходимо сопоставить

Множественная корреляция - это вероятностная зависимость между одной величиной Y (результирующей переменной) с

При множественном корреляционном анализе могут исследоваться две проблемы:влияние на один какой-либо

Коэффициенты множественной корреляции между зависимой переменной Y и независимыми переменными X1, X2, ..., Xm записываются в

Формула для расчета множественного коэффициента корреляциигде D – определитель полной матрицы

Границы изменения коэффициента множественной корреляции от 0 до 1. Чем ближе

5 этап. Оценка статистической значимости показателя корреляционной связи(для множественной корреляции)При определенном

Критерий Фишера

Частный коэффициент корреляции

Формула для расчета частных коэффициентов корреляции где D11, D12, D22 – алгебраические

5 этап. Оценка статистической значимости показателя корреляционной связи(для частных коэффициентов корреляции)При

тест Стьюдента по t-статистике где (n – 2 – l) –

Расчет парных и частных коэффициентов корреляции и их последующее сравнение может

Похожие презентации

Признаки, между которыми устанавливается зависимость
парная связь
множественная связь
(один результативный, остальные факторные

1 этап. Постановка задачи и выбор факторных и результативных признаков
Состоит

2 этап. Сбор статистического материала и его первичная обработка
Сбор данных

3 этап. Предварительное изучение взаимосвязей
Графический метод, который подразумевает построение корреляционного

4 этап. Исследование связей факторного и результативных признаков
Парный корреляционный анализ
Множественный

Формула для расчета парного коэффициента корреляции

Границы измерения: – 1 ≤ r

Изменения коэффициента парной корреляции
Шкала Чеддока

5 этап. Оценка статистической значимости показателя корреляционной связи
(для парной корреляции)
При определенном

Множественная корреляция - это вероятностная зависимость между одной величиной Y
(результирующей переменной) с

При множественном корреляционном анализе могут исследоваться две проблемы:
влияние на один какой-либо

Формула для расчета множественного коэффициента корреляции
где D – определитель полной матрицы

5 этап. Оценка статистической значимости показателя корреляционной связи
(для множественной корреляции)
При определенном

Формула для расчета частных коэффициентов корреляции

где D11, D12, D22 – алгебраические

5 этап. Оценка статистической значимости показателя корреляционной связи
(для частных коэффициентов корреляции)
При

тест Стьюдента по t-статистике

где (n – 2 – l) –