Статистика: Корреляционно-регрессионный анализ статистических связей на персональном компьютере. Лукьянова Н.Ю. - 10 стр.

 Основные условия применения корреляционно-регрессионного метода

   1. Наличие достаточно большой по объему выборочной совокупности.
Считается, что число наблюдений должно превышать более чем в 10 раз
число факторов, влияющих на результат.
   2. Наличие качественно однородной исследуемой совокупности.
   3. Подчинение распределения совокупности по результативному и фак-
торным признакам нормальному закону или близость к нему. Выполнение
этого условия обусловлено использованием метода наименьших квадра-
тов (МНК) при расчете параметров корреляции (см. п. 2.1) и некоторых др.

        Основные задачи корреляционно-регрессионного анализа

   1. Измерение тесноты связи между результативным и факторным
признаком (признаками). В зависимости от количества влияющих на ре-
зультат факторов задача решается путем вычисления корреляционного от-
ношения, коэффициентов парной, частной, множественной корреляции
или детерминации.
   2. Оценка параметров уравнения регрессии, выражающего зависимость
средних значений результативного признака от значений факторного при-
знака (признаков). Задача решается путем вычисления коэффициентов рег-
рессии.
   3. Определение важнейших факторов, влияющих на результативный
признак. Задача решается путем оценки тесноты связи факторов с резуль-
татом.
   4. Прогнозирование возможных значений результативного признака
при задаваемых значениях факторных признаков. Задача решается путем
подстановки ожидаемых значений факторов в регрессионное уравнение и
вычисления прогнозируемых значений результата.

                 2.1. Парная корреляция и регрессия

   Часто при анализе взаимосвязей социально-экономических явлений
среди различных факторов, влияющих на результат, бывает важно выде-
лить наиболее значимый факторный признак, который в большей степени
обусловливает вариацию результативного признака (например, зависи-
мость проданных туристическими фирмами путевок от затрат на рекламу
или зависимость производительности труда операторов ЭВМ от стажа ра-
боты). Этим обусловлена необходимость измерения парных корреляций и
построения уравнений парных регрессий.
                                                                      9