Корреляционно-регрессионный анализ - Часть 21

В этом случае система нормальных уравнений для определения коэффициентов регрессии либо не имеет решения, или его получают в результате случайных отклонений. В подобных случаях, если парный коэффициент корреляции между двумя признаками - факторами превышает 0,8 (с определенным доверительным уровнем), то включать в корреляционную модель можно один из факторов.

Невозможно не заметить, что отбор исходных данных для расчетов корреляционного анализа требует большого внимания и осторожности. Дело в том, что, с одной стороны, надежность корреляционных формул непосредственно зависит от объема статистической совокупности. Ведь в основу корреляционных расчетов положено усреднения - усередняються как характер влияния каждого учтенного фактора на зависимую переменную, так и общее воздействие остальных, неучтенных причин. Общеизвестно, что средние тем надежнее, чем по большим объемом данных они рассчитывались.

С другой стороны, включение в корреляционную модель дополнительных данных, если оно было сделано без должного качественного отбора, может привести к тому, что формуле невозможно использовать. Известно, что средние только тогда имеют реальный экономический смысл, когда они основываются на качественно однородном материале. Теория средних величин учит нас применять их для количественной характеристики только однородной совокупности.

Как правило, экономические явления складируются под действием многих факторов. Но желание учитывать их в корреляционной модели возможно большему числу достаточно редко себя оправдывает. Такая корреляционная модель слишком громоздкая, причем влияние большой части факторов оказывается статистически несущественным.

Таким образом, природа корреляции и регрессии вводит определенные ограничении в части практического использования корреляционно-регрессионного метода в анализе социально - экономических процессов. Получение достоверных выводов по результатам корреляционно-регрессионного анализа возможно только при соблюдении определенных, требований. Последние вытекают из самой природы корреляции. Назовем основные из них: определенность характера зависимости (прямолинейной, криволинейной), статистическая однородность исследуемой совокупности, количественное измерение признаков, достаточный объем выборки.

foto_00008.jpg