Изучение взаимосвязей корреляционного типа имеет существенное значение особенно при анализе явлений, складывающиеся под воздействием большого количества определенных условиях.
По своим математическими особенностями корреляционные зависимости могут быть положительными и отрицательными, прямолинейными и криволинейными, простыми и множественными.
Когда определяется связь между двумя признаками, корреляция называется простой, если же явление рассматривается как результат воздействия нескольких факторов - множественной. По форме корреляционная зависимость бывает прямолинейной и криволинейной, по направлению-прямой (положительной) и обратной (отрицательной).
Необходимо подчеркнуть две особенности, присущие корреляционном анализа:
1) при использовании корреляционного метода решающее значение имеет всестороннее, экономически осознанный предварительный анализ данных хозяйственной деятельности. Следует помнить, что связь между признаками и свойствами не является результатом математических расчетов, а лежит в природе самих экономических явлений и с помощью методов математической статистики можно только выразить объективно существующие закономерности экономических процессов;
2) корреляцию можно обнаружить, лишь исследуя достаточно большую совокупность наблюдений, поскольку корреляционные связи проявляются в форме сопряженного варьирования двух или нескольких сопоставленных признаков.
Корреляционно - регрессионный анализ включает три этапа: 1) математико - экономическое моделирование, 2) решение принятой модели путем нахождения параметров корреляционного уравнения (корреляционное уравнение, по первоначальной предложению английского статистика - математика Ф. Гальтона, называют также уравнением регрессии), 3) оценка и анализ полученных результатов.
Статистическое исследование корреляционной зависимости включает задачи определения формы связи и нахождения количественной характеристики этой формы. Процесс установления формы связи и выбора математического уравнения, которое могло бы наиболее полно отражать характер взаимосвязи между признаками изучаемого явления, имеет решающее значение в корреляционном анализе.
Предмет, методы и задачи современной статистики | 2019 © Все права защищены StatistFacts.ru