Статистика: Корреляционно-регрессионный анализ статистических связей на персональном компьютере. Лукьянова Н.Ю. - 9 стр.

ных наблюдений, «извлеченных» из генеральных совокупностей заданного
типа.
    Одним из наиболее динамично развивающихся универсальных методо-
ориентированных статистических пакетов является система Statistica для
Windows      (далее     STATISTICA)  американской   фирмы     StatSoft
(http://www.statsoft.com). По результатам многочисленных рейтингов
STATISTICA стала мировым лидером на рынке СПП и вошла в число 100
лучших программных продуктов (Windows Magazin, февраль 1995), а так-
же занимает первое место среди СПП по результатам последнего рейтинга
(BYTE, сентябрь 1998).

             2. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ
      ПОЛОЖЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО
           АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКИХ СВЯЗЕЙ

    Существует два основных типа связей между социально-экономически-
ми явлениями и их признаками: функциональная (жестко детерминиро-
ванная) и статистическая (стохастически детерминированная). При функ-
циональной связи каждому значению факторного признака соответствуют
строго определенные значения результативного признака. При статистиче-
ской связи с изменением значения факторного признака значения резуль-
тативного признака могут варьировать в определенных пределах, т.е. при-
нимать любые значения в этих пределах с некоторыми вероятностями. При
этом статистические характеристики результативного признака изменяют-
ся по определенному закону. Статистическая связь проявляется не в каж-
дом отдельном случае, а в среднем при большом числе наблюдений.
    Корреляционная связь (от англ. corelation - соответствие) является ча-
стным случаем статистической связи, при которой изменение среднего
значения результативного признака обусловлено изменением значений
факторного признака (парная корреляция) или множества факторных при-
знаков (множественная корреляция). Для оценки тесноты связи (связь от-
сутствует, слабая, умеренная, сильная), определения ее направленности
(связь прямая или обратная), а также формы (связь линейная, параболиче-
ская, гиперболическая, степенная и т.д.) используется корреляционно-
регрессионный метод.
    Корреляционно-регрессионный анализ позволяет количественно из-
мерить тесноту, направление связи (корреляционный анализ), а также ус-
тановить аналитическое выражение зависимости результата от конкретных
факторов при постоянстве остальных действующих на результативный
признак факторных признаков (регрессионный анализ).


8