Группировка регионов по темпам роста численности населения за пятилетие

(цифры условные)

Корреляция (англ. correlation - соотношение, взаимосвязь) - зависимость результативного признака от одного или несколь­ких факторных (экзогенных) признаков, тесноту связи между ко­торыми позволяет выявить корреляционный анализ. Для этой цели используется ряд показателей.

При линейной форме связи целесообразно использовать ли­нейный коэффициент корреляции, который рассчитывается по следующей формуле:

[5.10]

При нелинейной форме связи используют корреляционное от­ношение, или индекс корреляции:

[5.11]

[5.12]

где у_i - значение i-го признака;

у_х - значение выровненного результативного признака;

п - число i-x единиц в совокупности.

В множественной корреляции, когда на результативный при­знак влияет несколько факторных признаков, показатель тесно­ты связи, индекс корреляции (R_yx1,x2...xn) строится по аналогичной формуле. Только в остаточной дисперсии отражено влияние всех

факторов:

Теснота связи тем меньше, чем ближе ее показатель к 0, и тем сильнее, чем ближе ее показатель к 1.

Регрессионный анализ - способ моделирования характера и силы влияния факторного признака/признаков на результативный признак:

Форма зависимости в соответствии с характером изменения результативного признака может быть линейной или нелинейной. Нелинейная функция может быть линеаризована (приведена к ли­нейному виду с помощью логарифмирования). Чаще других в мар­кетинге используются следующие уравнения регрессии (табл. 5.6).

В практике статистического исследования и прогнозирования покупательского спроса по различным видам продуктов и услуг используются различные типы моделей, наиболее соответствую­щие характеру и закономерностям развития данного рынка. Вы­бор функции зависит от результата предварительных исследова­ний (в частности от разведочного исследования и конкретной ры­ночной ситуации). У каждого вида товара свои особенности развития спроса, его реакции на маркетинговые действия и влия­ние макросреды.

В мировой практике довольно широко используют формулы Торнквиста, причем 1-го типа - для моделирования спроса на продукты питания, а 3-го типа - для моделирования спроса на предметы роскоши. Спрос ряда непродовольственных товаров ап­проксимируется степенной функцией, или экспонентой (особенно на активных этапах жизненного цикла товаров). Общие зако­номерности спроса нередко отражаются кривой Гомперца. При изучении влияния фактора дохода на спрос может быть исполь­зована логистическая (сигмоидалъная) кривая. Процесс затухания роста спроса по мере перехода к группам населения с высоким доходом удачно отражается полулогарифмической функцией.

Таблица 5.6

Дата добавления: 2014-11-18