Статистические методы моделирования связи

Взаимосвязи между явлениями и их типы

Исследование объективно существующих связей между явлениями – важнейшая задача общей теории статистики.

В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы (признаки), оказывающие существенное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Знание характера и силы связи позволяет управлять социально-экономическими явлениями, предсказывать их развитие.

Причинно-следственные отношения - это связь явлений и процессов, при которой изменение одного из них - причины - ведет к изменению другого - следствия.

Признак, характеризующий следствие, называется результативным; признаки, характеризующие причины, - факторными.

В статистике различают следующие типы связей:

1. По наличию связи между изучаемыми признаками выделяют функциональные (прямо пропорциональная зависимость между производительностью труда и увеличением производства продукции) и стохастические (связь между урожайностью и количеством вносимых удобрений).

2. По направлению связи бывают прямыми (зависимая переменная растет с увеличением факторного признака) и обратными (зависимая переменная уменьшается с увеличением факторного признака).

3. По аналитической форме связи бывают линейными (связь между явлениями может быть выражена уравнением прямой линии) и нелинейными (связь выражается уравнением какой-либо кривой).

4. По числу взаимодействующих факторов, если характеризуется связь двух признаков, то ее принято называть парной, если изучаются более чем две переменные — множественной.

5. По характеру взаимодействия признаков различают непосредственные связи (факторы взаимодействуют между собой непосредственно), косвенные (характерно участие какой-то третьей переменной, которая опосредует связь между изучаемыми признаками) и ложные связи (связь, установленная формально и, как правило, подтвержденная только количественными оценками).

6. По силе различаются слабые и сильные связи.

Задача изучения взаимосвязей в общем виде состоит в количественной оценке их наличия и направления, а также характеристике силы и формы влияния одних факторов на другие.

В статистике для изучения функциональных связей применяются балансовый и индексный методы.

Для исследования стохастических зависимостей используются следующие способы экономического анализа: сравнение параллельных и динамических рядов, метод аналитических группировок, графический метод. Однако они позволяют выявить только общий характер и направление связи. Основная же задача факторного статистического анализа — определить степень влияния каждого фактора на уровень результативного показателя. Для этой цели применяются корреляционно-регрессионный анализ, дисперсионный, компонентный, дискриминантный, многомерный факторный анализ и т.д.

На практике наиболее широкое применение нашли приемы корреляционно-регрессионного анализа, которые позволяют количественно выразить взаимосвязь между показателями.

Корреляционный анализ подразумевает исследование силы связи.

Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

При проведении регрессионного анализа оцениваются форма связи и воздействие одних факторов на другие.

Задачи регрессионного анализа заключаются в установлении формы зависимости, определении функции регрессии и ее использовании для оценки неизвестных значений зависимой переменной.

Дата добавления: 2014-01-06