Корреляционно - регрессивный анализ

Корреляция, понятие, задачи.

Причинно - следственные связи между явлениями.

Тема 9.1. Методы изучения связи между явлениями

Исследование зависимости и взаимосвязи между объективно существующими явлениями и процессами играют в развитии экономики значительную роль. Оно позволяет глубже понять сложный механизм причинно - следственных отношений. В настоящее время важно уметь количественно измерить тесноту причинно -следственных связей и выявить форму связи между экономическими процессами. Для исследования интенсивности, вида и формы причинных связей широко применяется корреляционный и регрессивный анализ. Выявление количественных соотношений дает возможность лучше понять природу исследуемого явления. Это, в свою очередь, позволяет воздействовать на изученные факторы, вмешиваться в соответствующий процесс с целью получения нужных результатов.

Но, чтобы глубоко и основательно проникнуть в суть явления, необходимо исследовать и раскрыть его причинные связи, его отношения с другими явлениями. Под причиной связью понимают такую связь, когда изменение одних процессов есть следствие изменения других. Раскрытие объективно существующих причинных зависимостей приводит исследователя к источнику зарождения отдельных процессов.

Один из важных признаков причинной связи — это соблюдение временной последовательности причины и следствия.

Различают два вида зависимости между экономическими явлениями:

функциональную и статистическую. Частным случаем статистической зависимости является корреляционная зависимость.

Корреляционная зависимость - это зависимость, при которой одному значению переменной может соответствовать множество значений другой переменной.

Корреляционная зависимость проявляется лишь на основе массового наблюдения (например, производительность труда от стажа рабочих).

По направлению различают прямую и обратную связь.

Одним из методов моделирования экономических процессов является корреляционно - регрессионный метод исследования. Он признан, решать следующие задачи:

-выявление зависимости признаков;

-выбор форм связи и нахождение ее аналитического выравнивания;

-измерение степени тесноты связи;

-расчет теоретических уровней;

-анализ полученных результатов.

Корреляционный анализ призван ответить на вопросы, как выбрать с учетом специфики и природы анализируемых переменных подходящий измеритель статистической связи. Далее предстоит решить задачу, как оценить его числовые значения по имеющимся выборочным данным. Корреляционный анализ позволяет найти методы проверки того, что полученные числовые значения анализируемого измерителя связи действительно свидетельствует о наличии статистической связи. Наконец, он помогает определить структуру связей между исследуемыми признаками, сопоставив каждой паре признаков ответ.

После того, как с помощью корреляционного анализа выявлено наличие статистических связей между переменными и оценена степень их тесноты, обычно переходят к математическому описанию конкретного вида зависимости с использованием регрессивного анализа.

Регрессивный анализ - это метод статистического анализа зависимости случайной величины от переменных, рассматриваемых в регрессионном анализе как неслучайные величины, независимо от истинного закона распределения.

Дата добавления: 2014-01-05