КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Типы связей между явлениями, их характеристика
Тема 8. Статистическое изучение связей между явлениями Назначение темы: Умение выявлять связи между явлениями поможет студенту осуществлять достоверный анализ изучаемых процессов. Цели темы: После изучения темы студент должен иметь представление: -о функциональных и корреляционных связях, -о видах уравнений регрессии, и методах их построения; знать: ключевые слова и термины. Ключевые слова и термины: корреляционная связь, поле корреляции, эмпирическая линия связи, линейный коэффициент корреляции, уравнение регрессии, корреляционно-регрессивные, модели (КРМ). План: 1. Типы связей между явлениями, задачи статистики в изучении связей. 2. Методы выявления наличия корреляционной связи между двумя признаками. 3. Измерение степени тесноты корреляционной связи между двумя признаками. 4. Уравнения регрессии, их виды. 5. Корреляционно-регрессионные модели (КРМ), их применение в анализе и прогнозе. Изучение действительности показывает, что изменение изучаемого признака находится в тесной взаимосвязи с другими признаками. При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают в качестве факторов, обуславливающих изменение других признаков – они называются факторными признаками (Х). Признаки, которые являются результатом влияния этих факторных признаков, называются результативными признаками (У). Например: рассматривая зависимость между производительностью труда и квалификацией рабочих, уровень производительности труда является результативным признаком, а квалификация рабочих факторным, т.к. её повышение ведёт к росту производительности труда. Различают два основных вида связей между явлениями.
- функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного и результативного признака (каждому значению признака – фактора соответствуют вполне определённые значения результативного признака) у=f(x). Примером функциональной связи является зависимость длины окружности(L) от радиуса (r). L=2Пr. - корреляционные связи, при которых между изменением факторного и результативного признаков нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении, фактических данных. В простейшем случае применения корреляционной зависимости величина результативного признака рассматривается как следствие изменения только одного фактора (например, рост квалификации рабочих рассматривается как причина роста производительности труда) Однако выделенный в данном примере в качестве основного признак – фактор не является единственной причиной изменения результативного признака, а на ряду с ним на величину результативного признака влияет множество других причин (в частности на производительность труда влияет уровень энерговооружённости, механизации и автоматизации производства). При наличии корреляционной зависимости устанавливается лишь тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака. Объяснение этому – сложность взаимосвязей между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтённые,случайные величины. Поэтому связь появляется лишь в среднем, в массе случаев. При корреляционной связи каждому значению аргумента (х-признака фактора) соответствуют случайно распределённые в некотором интервале значения функции (у-признака результата). Например, в сельском хозяйстве это может быть связь между урожайностью и количеством внесённых удобрений. Очевидно, что удобрения участвуют в формировании урожая, но для конкретного поля участие одного и того же количества удобрений вызовет разный прирост урожайности, так как во взаимодействии находится ещё целый ряд факторов (погода, состояние почвы и т. д.), которые формируют урожай. Однако в среднем такая связь наблюдается – увеличение массы внесённых, удобрений ведёт к росту урожайности.
По направлению связи делятся на: - прямые – когда зависимая переменная растёт с увеличением факторного признака (положительная связь). - обратные, когда рост факторного признака ведёт к уменьшению результативного (отрицательная связь). Задачи статистики в изучении связей между явлениями заключаются в следующем:
Дата добавления: 2014-12-23; Просмотров: 2233; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |