Автор: Пользователь скрыл имя, 02 Января 2013 в 21:09, реферат
Для изучения, измерения и количественного выражения взаимосвязей между явлениями статистикой применяются различные методы, такие как: метод сопоставления параллельных рядов, балансовый, графический, методы аналитических группировок, дисперсионного и корреляционного анализа. Метод параллельных рядов заключается в том, что полученные в результате сводки и обработки материалы располагают в виде параллельных рядов и сопоставляют их между собой для установления характера и тесноты связи. Балансовый метод состоит в том, что данные взаимосвязанных показателей изображаются в виде таблицы и располагаются таким образом, чтобы итоги между отдельными ее частями были равны.
Введение 2
1. Статистическое изучение взаимосвязи между явлениями 3
1.1 Дисперсионный анализ 3
1.2 Методы изучения взаимосвязей экономических явлений. Метод аналитических группировок 5
1.3 Корреляционно-регрессионный анализ 6
1.4 Выбор формы связи 9
2. Измерение взаимосвязей между социально-экономическими явлениями – важнейшая задача статистической науки 10
3. Статистические методы изучения связей: метод параллельных рядов, метод аналитических группировок, графический метод, балансовый метод 12
3.1 Основные понятия корреляционно-регрессионного анализа 15
Список литературы: 18
Далее возвращаемся в корреляционный
анализ и рассчитываем матрицу частных
коэффициентов корреляции при фиксировании
включенного в уравнение
При проведении интерпретации
оценивается не только содержательный
смысл модели, но и информативность,
например, с помощью множественного
коэффициента корреляции (детерминации)
этого окончательного уравнения
по сравнению с аналогичным, построенным
по полному набору исходных объясняющих
показателей. Потери информации ( (R2) могут
быть достаточно большими и тогда
целесообразно перейти к
Компонентный и факторный
анализы проводятся с несколькими
частными целями. Как методы снижения
размерности они позволяют
Факторный анализ - более мощный и сложный аппарат, чем метод главных компонент, поэтому он применяется в том случае, если результаты компонентного анализа не вполне устраивают. Но поскольку эти два метода решают одинаковые задачи, необходимо сравнить результаты компонентного и факторного анализов, т.е. матрицы нагрузок, а также уравнения регрессии на главные компоненты и общие факторы, прокомментировать сходство и различия результатов.
Далее необходимо объединить результаты, полученные в орреляционном, регрессионном анализе, методе главных компонент и факторном анализе и сформулировать общие выводы и рекомендации.
Эконометрия – наука, изучающая количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов при помощи математических и статистических методов и моделей. Основная задача эконометрии – построение количественно определенных экономико-математических моделей, разработка методов определения их параметров по статистическим данным и анализ их свойств. Наиболее часто используемым математическим аппаратом решения задач данного класса служат методы корреляционно-регрессионного анализа.
Понятие корреляции появилось в середине XIX века в работах английских статистиков Ф. Гальтона и К. Пирсона. Этот термин произошел от латинского "correlatio" - соотношение, взаимосвязь. Понятие регрессии (латинское "regressio" - движение назад) также введено Ф. Гальтоном, который, изучая связь между ростом родителей и их детей, обнаружил явление "регрессии к среднему" - рост детей очень высоких родителей имел тенденцию быть ближе к средней величине.
Теория и методы корреляционного анализа используются для выявления связи между случайными переменными и оценки ее тесноты.
Основной задачей
В общем случае две величины могут быть связаны функциональной зависимостью, либо зависимостью другого рода, называемой статистической, либо быть независимыми.
Статистической называется зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение распределения другой.
Статистическая зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение среднего значения другой, называется корреляционной.
Корреляционные зависимости занимают промежуточное положение между функциональной зависимостью и полной независимостью переменных.
Между величинами, характеризующими экономические явления, в большинстве случаев существуют зависимости, отличные от функциональных. Действительно, в экономике закономерности не проявляются также точно и неизменно, как, например, в физике, химии или астрономии.
Пусть, например, мы рассматриваем зависимость величины Y от величины x – y(x).
Невозможность выявления строгой связи между двумя переменными объясняется тем, что значение зависимой переменной Y определяется не только значением переменной x, но и другими (неконтролируемыми или неучтенными) факторами, а также тем, что измерение значений переменных неизбежно сопровождается некоторыми случайными ошибками.
Вследствие этого
Итак, если с увеличением x значение зависимой переменной Y в среднем увеличивается, то такая зависимость называется прямой или положительной.
Если среднее значение Y при увеличении x уменьшается, имеет место отрицательная или обратная корреляция.
Если с изменением x значения Y в среднем не изменяются, то говорят, что корреляция – нулевая.
Часто при исследовании взаимосвязи между какими-либо показателями, представляют изучаемый объект в виде так называемого "черного (кибернетического) ящика".
Самый простой случай – изучение связи между одной переменной x, которую называют фактором (входной переменной, независимой переменной), и переменной Y, которую называют откликом (реакцией, зависимой переменной).