- •1. Основные понятия и определения
- •2. Функциональные и стохастические связи
- •3. Статистические методы моделирования связи
- •4. Проверка адекватности регрессионной модели
- •5. Экономическая интерпретация параметров регрессии
- •6. Многофакторный корреляционный и регрессионный анализ
- •7. Парные коэффициенты корреляции
- •8. Частные коэффициенты корреляции
- •9. Совокупный коэффициент множественной корреляции
- •10. Экономическая интерпретация многофакторной регрессионной модели
- •11. Непараметрические методы
11. Непараметрические методы
Параметрические методы основаны на основных параметрах распределения.
На практике также применяются непараметрические методы с помощью которых устанавливается связь между качественными (атрибутивными) признаками. Здесь рассматривается наличие связи.
На практике связь между альтернативными признаками рассматривается по представлению групп с противоположными характеристиками.
Тесноту связи в этом случае можно определить вычислив коэффициент ассоциации для расчета которого строится таблица вида:
Таблица 4-х полей.
-
a
b
a+b
c
d
c+d
a+c
b+d
a+b+c+d
Коэффициент ассоциации изменяется от -1 до +1.
Если коэффициент ассоциации не менее 0,3, то это свидетельствует о наличии связи между качественными признаками.
Если по каждому из взаимосвязных признаков выделяется число групп более 2-х, то теснота связи между качественными признаками может быть измерена с помощью показателя взаимной c…пряженности Чупрова:
Где - число возможных значений первой статистической величины (число групп по столбцам);
- число групп по строкам;
- показатель взаимной сопряженности, который определяется как сумма отношений квадратов частой клетки в таблице распределения к произведению итоговых частот соответствующего столбца и строки. Вычтя из этой суммы 1, получаем
Данный коэффициент изменяется от 0 до 1.