40 Виды и формы взаимосвязи между явлениями.

Делятся на 3 группы: 1)по характеру направления взаимосвязи бывают прямые и обратные. 2) по форме выражения: прямолинейные и криволинейные. 3) по содержанию-функциональные и корреляционные. При функциональной связи изменение результативного признака всецело зависит от изменения фактического признака. y=f(x)

При корреляционной связи изменение результативного признака зависит как от влияния акторгого признака так и от возможного влияния прочих факторов у= φ(x) +E.

Характерной особенностью корреляционной связи является то,что они проявляются не в единичных случаях, а в массе. При статестическом изучении корреляционной связи перед статистикой ставятся следующие задачи:1) проверка положения экономической теории возможности связи между изучаемыми показателями и придания выявленной связи аналитической формы зависимости. 2)установление количеств оценок тесноты связи,характеризующая силу влияния. Для того чтобы установить есть ли зависимость между величинами используется многообразные статистические методы, позволяющие определить: 1) какие связи 2) тесноту связи 3) формулу связи

41. Изучение взаимосвязи между качественными признаками.

Взоимосвязь между качественными альтернативными признаками используются коэффициентом ассоциации :

r_a= ad-bc/ √|a+b||c+d||a+c||b+d|

a,b,c,d-значение четырёхклечатая таблица

42 Изучение взаимосвязи между количественными признаками:каффициент корриляции рангов и аналитические группировки.

Взаимосвязь между количественными признаками определяются с помощью коффициента корриляции рангов и коэффициента корриляции. 1 коффициент корриляции рангов-самый простой показатель тесноты корреляционной зависимости.

p=1-6∑d²/n-(n²-1)

d-разность между рангами, возведённая в квадрат.

коэффициент корриляции определяют тесноту связи, изменяется от 1 до 1 и показывает направление корреляционной связи. Если коэффициент корриляции равен нулю то связь отсутствует.

r=( ∑y×x-∑y∑x/n) / ∑x²-((∑x)²)/n (∑y²-((∑y)²)/n

44. Корреляционно-регрессионный анализ

Существующие между явлениями формы и виды связей весьма разнообразны по своей классификации. Предметом статистики являются только такие из них, которые имеют количественный характер и изучаются с помощью количественных методов. Рассмотрим метод корреляционно-регрессионного анализа, который является основным в изучении взаимосвязей явлений. Данный метод содержит две свои составляющие части — корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами. Для оценки силы связи в теории корреляции применяется шкала английского статистика Чеддока: слабая — от 0,1 до 0,3; умеренная — от 0,3 до 0,5; заметная — от 0,5 до 0,7; высокая — от 0,7 до 0,9; весьма высокая (сильная) — от 0,9 до 1,0. Она используется далее в примерах по теме.Линейная корреляция.Данная корреляция характеризует линейную взаимосвязь в вариациях переменных. Она может быть парной (две коррелирующие переменные) или множественной (более двух переменных), прямой или обратной — положительной или отрицательной, когда переменные варьируют соответственно в одинаковых или разных направлениях.