Корреляционно-регрессионный анализ - Часть 2

Корреляционный анализ является своего рода логическим продолжением (развитием) метода статистических группировок, его углублением. Он помогает решить целый ряд новых задач в экономическом анализе. Расчеты на основе корреляционных моделей повышают степень точности анализа, часто обнаруживают недостатки предварительного анализа. Преимущество этого метода состоит также и в том, что он дает возможность решать задачи, которые нельзя решить с помощью других методов экономического анализа - как, например, главу влиянию многих факторов, которые действуют взаимосвязано и взаимообусловлено.

Использование метода корреляции и регрессии позволяет решить следующие основные задачи: 1) установить характер и тесноту связи между изучаемыми явлениями, 2) определить и количественно измерить степень влияния отдельных факторов и их комплекса на уровень изучаемого явления, 3) на основании фактических данных модели зависимости экономических показателей от различных факторов рассчитывать количественные изменения рассматриваемого явления при прогнозировании показателей и давать объективную оценку деятельности предприятий.

Известно, что существует два типа зависимости явлений: функциональный и корреляционный. При функциональной связи изменение одного признака или показателя на определенную величину влечет за собой изменения второго признака или показателя на четко определенную величину. Такого рода зависимость в ее чистом виде встречается в математике, физике, химии.

При корреляционной зависимости любой - либо значению одной переменной может соответствовать несколько или даже множество разнообразных, т.е. варьирующих значений другой переменной.

Главное отличие корреляционной зависимости от функциональной заключается в том, что функциональная связь имеет место в каждом отдельном случае наблюдения, а корреляционный проявляется так же только в среднем или в целом для всей данной совокупности наблюдений и является неточным в отношении отдельных наблюдений.

Корреляционная связь величин заключается в том, что при задании одной из них устанавливается не одно точное значение, а вероятности различных значений другой.

foto_00026.jpg