Статистические приемы изучения взаимосвязи явлений

Август 10, 2022

Главная
Математика
Статистические приемы изучения взаимосвязи явлений

Содержание

2. Вопрос 1. Понятие о статистической связи КРА как общее понятие позволяет решать следующие задачи: изучение тесноты
3. В статистике различают два вида связи: Функциональные связи характеризуют изменение одного явления под влиянием другого или
4. Функциональные и статистические зависимости между переменными величинами могут быть прямыми и обратными. Если изменения результативного признака
5. Связи могут быть линейными или нелинейными. Если статистическая зависимость между признаком-фактором и результативным признаком может быть
6. Рассматривая связь средней величины результативного признака у с изменением одного признака-фактора х, получим возможность определить наличие
7. Вопрос 2. Метод параллельных рядов Если наблюдаемая статистическая совокупность представлена небольшим числом исходных данных, то наличие
17. Вопрос 6. Выявление корреляционных зависимостей и установление форм связей
28. Скачать презентацию

Слайд 2

Вопрос 1. Понятие о статистической связи
КРА как общее понятие позволяет решать

следующие задачи:
изучение тесноты связи между двумя и более переменными;
определение направления связи;
установление аналитического выражения (формы) взаимосвязи между явлениями;
определение возможных ошибок показателей тесноты связи и параметров уравнений регрессии.

Слайд 3

В статистике различают два вида связи:
Функциональные связи характеризуют изменение одного

явления под влиянием другого или других. Эта связь считается жестко детерминированной, и она характеризуется для всех единиц совокупности в равной мере.
Корреляционные (стохастические) связи между явлениями проявляются только в среднем для совокупности и характеризуют вариацию результативного признака вследствие вариации факторных признаков. Корреляционные связи – это неполные связи, т.е. такие, которые отражают влияние одного или нескольких факторов.

Слайд 4

Функциональные и статистические зависимости между переменными величинами могут быть прямыми и

обратными. Если изменения результативного признака совпадают с направлением изменения признака-фактора, то такая связь называется прямой.
И наоборот, если рост признака-фактора приводит к уменьшению результативного признака, то такая связь – обратная.

Слайд 5

Связи могут быть линейными или нелинейными. Если статистическая зависимость между признаком-фактором

и результативным признаком может быть приближенно представлена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью.
Если связь между факторным и результативным признаками представлена в виде параболической, гиперболической, степенной, показательно или иной функции, то такие зависимости называются нелинейными.

Слайд 6

Рассматривая связь средней величины результативного признака у с изменением одного признака-фактора

х, получим возможность определить наличие парной корреляции.
Если на результативный признак оказывают влияние два или более факторных признака, то будем вычислять наличие множественной корреляции.

Слайд 7

Вопрос 2. Метод параллельных рядов
Если наблюдаемая статистическая совокупность представлена небольшим числом

исходных данных, то наличие или отсутствие корреляции между х и у можно определить методом параллельных рядов.
С этой целью значения факторного признака х располагают по мере возрастания или убывания, затем ранжированные значения х сопоставляют с результативным признаком у.

Слайд 8