Содержание
1. Виды и формы связей, различаемые в статистике. 3
2. Оценка достоверности коэффициента корреляции. 6
3. Доверительные интервалы для оценки. 16
Список литературы.. 24
1. Виды и формы связей, различаемые в статистике Современная наука об обществе объясняет суть явлений через изучение взаимосвязей явлений. Объем продукции предприятия связан с численностью работников, стоимостью основных фондов и т.д.
Различают два типа взаимосвязей между различными явлениями и их признаками: функциональную или жестко детерминированную и статистическую или стохастически детерминированную.
Функциональная связь – это вид причинной зависимости, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно или несколько точно заданных значений результативного признака. Например, при у = Öx – связь между у и х является строго функциональной, но значению х = 4 соответствует не одно, а два значения y1 = +2; y2= -2.
Стохастическая связь – это вид причинной зависимости, проявляющейся не в каждом отдельном случае, а в общем, в среднем, при большом числе наблюдений. Например, изучается зависимость роста детей от роста родителей. В семьях, где родители более высокого роста, дети в среднем ниже, чем родители. И, наоборот, в семьях, где родители ниже ростом, дети в среднем выше, чем родители. Еще один пример: потребление продуктов питания пенсионеров зависит от душевого дохода: чем выше доход, тем больше потребление. Однако такого рода зависимости проявляются лишь при большом числе наблюдений.
Корреляционная связь – это зависимость среднего значения результативного признака от изменения факторного признака; в то время как каждому отдельному значению факторного признака Х может соответствовать множество различных значений результативного (Y).
Задачами корреляционного анализа являются:
1) изучение степени тесноты связи 2 и более явлений;
2) отбор факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результативный признак;
3) выявление неизвестных причинных связей. Исследование корреляционных зависимостей включает ряд этапов:
1) предварительный анализ свойств совокупности;
2) установление факта наличия связи, определение ее направления и формы;
3) измерение степени тесноты связи между признаками;
4) построение регрессионной модели, т.е. нахождение аналитического выражения связи;
5) оценку адекватности модели, ее экономическую интерпретацию и практическое использование.
Корреляционная связь между признаками может возникать различными путями. Важнейший путь - причинная зависимость результативного признака (его вариации) от вариации факторного признака. Например, Х – балл оценки плодородия почв, Y – урожайность сельскохозяйственной культуры. Здесь ясно, какой признак выступает как независимая переменная (фактор), а какой как зависимая переменная (результат).
Очень важно понимать суть изучаемой связи, поскольку корреляционная связь может возникнуть между двумя следствиями общей причины. Здесь можно привести множество примеров. Так, классическим является пример, приведенный известным статистиком начала XX в. ............
