42. Территориальные индексы.
Территориальные индексы служат для сравнения показателей в пространстве, т.е. по предприятиям, округам, городам, районам и пр.
Построение территориальных индексов определяется выбором базы сравнения и весов или уровня, на котором фиксируются веса. При двусторонних сравнениях каждая территория может быть и сравниваемой (числитель индекса), и базой сравнения (знаменатель). Веса как первой, так и второй территории в принципе также имеют равные основания использоваться при расчете индекса. Однако это может привести к различным или даже противоречивым результатам. Избежать подобной неопределенности можно несколькими способами. Один из них заключается в том, что в качестве весов принимаются объемы проданных товаров по двум регионам, вместе взятым:
Территориальный индекс цен в этом случае рассчитывается по следующей формуле:
Второй способ расчета заключается в том, что сначала рассчитываются средние цены на товары по двум территориям вместе:
.
После этого непосредственно рассчитывается территориальный индекс цен:
.
43. Понятие о функциональной и статистич. Связях. Осн. Цели корреляционно-регрессионного анализа.
Различают 2 типа связей между различными явлениями и их признаками:
функциональные
статистические связи
Функциональные связи хар-ся полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной вел-ны, и каждому значению признака-фактора соотв-ет опр значение результ признака.
Статистич. связи проявл. в том, что при изменении значения фактора изменяется распределение результативного признака. При стат. связи разным значениям одной переменной (фактора х) соотв-ют разные распределения другой переменной(рез-та у).
Корреляционная связь- частный случай стат. связи, при кот. разным значениям переменной соотв-ют разные средние значения др. переменной.
Корреляционная связь предполагает, что изучаемые переменные имеют количеств выражения. Стат связь - более широкое понятие и не включает ограничений на ур-нь измерения показателей.
Корреляц связь может возникать разными способами:
1)причинно-следственные связи
2) связи соответствия, т е сопряжённое изменение двух признаков
3)оба признака м.б. и причиной и следствием.
Сущ. 2 базовых инструмента с пом кот анализируют двумерные данные:
1)корреляционный анализ, позволяющий оценить степень взаимосвязи между 2 признаками
2) регрессионный анализ, показывающий, как можно предсказать или управлять одной из двух переменных с пом другой
Осн. цели корреляционно-регрессионного анализа:
1)Понимание и описание взаимосвязей между явлениями.
2)Прогнозирование и предсказание нового наблюдения.
3)Регулирование и управление различными эк. и соц. процессами.
44. Ст. Методы изучения стохастических (корреляционных) взаимосвязей.
Корреляционная связь — частный случай статистической связи, при котором разным значениям переменной соответствуют разные средние значения другой переменной.
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:
1) корреляционный анализ, позволяющий оценить степень взаимосвязи между двумя факторами (если такая взаимосвязь вообще существует),
2)регрессионный анализ, показывающий, как можно предсказать или управлять одной из двух переменных с помощью другой.
Осн. цели корреляционно-регрессионного анализа:
1)Понимание и описание взаимосвязей между явлениями.
2)Прогнозирование и предсказание нового наблюдения.
3)Регулирование и управление различными эк. и соц. процессами.
Для того чтобы выявить связь между признаками используются след. методы:
• сопоставление двух параллельных рядов;
• аналитическая группировка;
• графический метод.
Метод сопоставления двух параллельных рядов является одним из простейших методов. Для этого факторы, характеризующие результативный признак располагают в возрастающем или убывающем порядке (в зависимости от эволюции процесса и цели исследования), а затем прослеживают изменение величины результативного признака. Сопоставление и анализ расположенных таким образом рядов значений изучаемых величин позволяют установить наличие связи и ее направление. Зависимость между факторами и показателями может прослеживаться во времени (параллельные динамические ряды).
Метод аналитических группировок тоже относится к простейшим методам. Чтобы выявить зависимость с помощью этого метода, нужно произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и для каждой группы вычислить среднее или относительное значение результативного признака. Сопоставляя затем изменения результативного признака по мере изменения факторного можно выявить направление, характер и тесноту связи между ними.
Графич метод используется не только для выявления связи, но и для хар-ки формы связи.
Строится график поле корреляции – поле точек, на кот. каждая точка соответствует единице совокупности, её координаты определяются точками x и y.
Нанеся на график средние значения результативного признака, мы получим эмпирич. линию регрессии.