Статистика. Иода Е.В - 16 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

Повторный
n
x
2
σ
=µ
n
WW
W
)1( −
=µ
Бесповтор-
ный
−
σ
=µ
N
n
n
x
1
2
−
−
=µ
N
n
n
WW
W
1
)1(
Тема 6 СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ
Виды и формы связи. Из множества разнообразных форм проявления взаимосвязей в качестве
двух самых общих их видов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную)
связи.
В первом случае величине факторного признака строго соответствует одно или несколько значений
функции.
Стохастическая связь – связь, которая проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем,
среднем или большом числе наблюдении. Корреляционная связь (статистическая) проявляется в
среднем, для массовых наблюдений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует не-
который ряд вероятных значений независимой переменной.
По направлению связи бывают прямыми и обратными, положительными и отрицательными.
Прямая связь – с увеличением или уменьшением значений факторного признака увеличивается
или уменьшается значение результативного.
Обратная связь – с увеличением или уменьшением значений факторного признака уменьшается
или увеличивается значение результа- тивного.
Относительно своей аналитической формы связи делятся на линейные и нелинейные.
Линейная связь – статистическая связь между явлениями, выраженная уравнением прямой линии.
Нелинейная связь – статистическая связь между социально-экономическими явлениями, аналити-
чески выраженная уравнением кривой линии (параболы, гиперболы и т.д.).
С точки зрения взаимодействующих факторов связи могут быть парными и множественными.
Кроме этого различают также непосредственные, косвенные и ложные связи.
Парная связь – аналитическое выражение связи двух признаков.
Множественная связь – модель связи трех и более признаков.
Методы изучения статистической связи. Для выявления наличия связи, ее характера и на-
правления в статистике используются методы: приведения параллельных данных; аналитических
группировок; графический; корреляции.
Метод приведения параллельных данных основан на сопоставлении двух или нескольких рядов
статистических величин.
Графически взаимосвязь двух признаков изображается с помощью поля корреляции. Чем сильнее
связь между признаками, тем теснее будут группироваться точки вокруг определенной линии, выра-
жающей форму связи. При отсутствии тесных связей имеет место беспорядочное расположение точек
на графике.
Корреляционно-регрессионный анализ включает в себя измерение тесноты, направления связи и
установление аналитического выражения (формы) связи (регрессионный анализ).
Теоретическая обоснованность моделей взаимосвязи, построенных на основе корреляционно-
регрессионного анализа, обеспечивается соблюдением следующих основных условий:
7 Все признаки и их совместные распределения должны подчиняться нормальному закону рас-
пределения.
8 Дисперсия моделируемого признака (У) должна все время оставаться постоянной при измене-
нии величины У и значений факторных признаков.
9 Отдельные наблюдения должны быть независимыми, т.е. результаты, полученные в i-м наблю-
дении, не должны быть связаны с предыдущими и содержать информацию о последующих наблюдени-
ях, а также влиять на них.

Страницы