Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
shpori_stat.doc
Скачиваний:
59
Добавлен:
18.02.2016
Размер:
554.5 Кб
Скачать

44. Статистические методы изучения стохастических (корреляционных) взаимосвязей.

Корреляционная связь предполагает, что изучаемые переменные имеют количественное выражение, статистическая связь – более широкое понятие и не включает ограничений на уровень измерения показателей.

Корреляционная связь может возникать разными способами: причинно-следственные связи, связи соответствия, т.е. сопряженное изменение двух признаков, оба признака могут быть и причиной, и следствием.

Существуют два базовых инструмента, с помощью которых анализируют двумерные данные: корреляционный анализ, позволяющий оценить степень взаимосвязи между двумя факторами (если такая взаимосвязь вообще существует), и регрессионный анализ, показывающий, как можно предсказать или управлять одной из двух переменных с помощью другой. Проверка статистических гипотез позволяет оценить взаимосвязь, которая, как вам кажется, существует в изучаемых данных, и выяснить, является ли она значимой или может быть объяснена исключительно случайностью.

Изучая взаимосвязи в двумерных данных, следует всегда помнить о следующих трех основных целях.

Первая. Описание и понимание взаимосвязи. Это самая общая цель, обеспечивающая получение базовой информации, с помощью которой можно лучше понять истинное устройство окружающего нас мира.

Вторая. Прогнозирование и предсказание нового наблюдения. Понимание некоторой взаимосвязи может позволить использовать информацию об одном из измерений для более качественного предсказания другого измерения.

Третья. Регулирование и управление процессом. Когда вы вмешиваетесь в какой-либо процесс (например, регулируете уровень производства, вводя некоторые технологические изменения или новый тип обслуживания), необходимо определить объем этого вмешательства. Если существует непосредственная взаимосвязь между вмешательством и результатом, и вы эту взаимосвязь понимаете, то такое знание может помочь вам выполнить оптимальное регулирование.

Для того чтобы ответить на вопрос: есть ли связь или ее нет, используется ряд специфических методов:

• сопоставление двух параллельных рядов;

• аналитическая группировка;

• графический метод.

45. Измерение тесноты связи по результатам аналитической группировки.

Статистические группировки по задачам, решаемым с их помощью, делятся на: 1) типологические; 2) структурные; 3) аналитические

Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками, называется аналитической группи­ровкой. Признаки, по которым проводится аналитическая группи­ровка, можно разделить на две группы: факторные и результативные. Факторными называются признаки, под воздействием кото­рых изменяются результативные признаки. Взаимосвязи этих двух групп признаков проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака возрастает или убывает среднее значение результативного признака. Особенностями аналитич. группи­ровки является то, что в основу кладется факторный признак и каж­дая выделенная группа характеризуется средним значением результативного признака. Аналитическая группировка позволяет исклю­чить влияние всех прочих факторов, сохранив лишь влияние того, по которому производится группировка. Следствием выполнения аналитической группировки является вывод о наличии и направлении связи между показателями. Логи­ческим продолжением является определение тесноты связи.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]