Перед рассмотрением основных задач и предпосылок корреляционного и регрессивного анализа, следует знать, что уравнение регрессии, или статистическая модель связи социально-экономических явлений выражаемая функцией x

=

f

(

x

1

,

x

2

,….

xk

),

является достаточно адекватным реальному моделируемому явлению в случае соблюдения следующих требований

:

) Совокупность исследуемых исходных данных должна быть однородной.

) Возможность описания моделируемого явления одним или несколькими уравнениями причинно-следственных связей.

) Все факторные признаки должны иметь количественное (цифровое) выражение.

) Наличие достаточно большого объёма исследуемой выборочной совокупности.

) Причинно-следственные связи между явлениями и процессами следует описывать линейной или приводимой к линейной формами зависимости.

) Отсутствие количественных ограничений на параметры моделей связи.

) Постоянство территориальной и временной структуры изучаемой продукции.

Соблюдение данных требований позволит нам построить статистическую модель связи, наилучшим образом исследуя моделируемые социально-экономические явления и процессы.

В статистике показатели социально-экономических явлений, могут быть связаны либо корреляционной зависимостью, либо быть независимыми. Корреляционная зависимость является частным случаем стохастической зависимости, при которой изменение значений факторных признаков влечёт за собой изменение среднего значения результативного признака и исследуется с помощью корреляционного и регрессионного анализов.

Корреляционный анализ изучает взаимосвязи показателей и позволяет решить следующие задачи:

) Оценка тесноты связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции.

) Оценка уравнения регрессии.

Основной предпосылкой корреляционного анализа

является

необходимость подчинения совокупности значений всех факторных (x1, x2,…xk) и результативного (У) признаков k-мерному нормальному закону распределения или близость к нему.

Целью регрессионного анализа

является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака (У) от факторных (x1, x2,….xk).

Основной предпосылкой регрессионного анализа

является то, что только результативный признак подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки могут иметь произвольный закон распределения.

Она из проблем построения уравнения регрессии - это её размерность,

т.е. определение числа факторных признаков включаемых в модель, их число должно быть оптимальным. Сокращение размерности модели, за счёт исключения второстепенных несущественных факторов позволяет получить модель, быстрее и качественнее реализуемую. Но построение модели малой по размерам, может привести к тому, что она будет не достаточно полно описывать исследуемое явление или процесс.

Построение корреляционно-регрессионных моделей, какими бы сложными они не были, не показывает все причинно-следственные связи. Основой их адекватности является предварительный качественный анализ, основанный на учёте специфики и особенностей сущности исследуемых социально-экономических явлений и процессов.

Публикации по экономике >>>

Деятельность предприятия
Предприятие - самостоятельный хозяйственный субъект, производящий продукцию, выполняющий работы и оказывающий услуги в целях удовлетворения общественных потребностей и получения прибыли. Предприятие как юридическое лицо - это предприятие (организация, фирма, концерн), отвечающее определенным признакам, установленным законодательством страны. К числу признаков юридического лица относятся: наличие своего имуще ...

Издержки предприятия и пути их оптимизации
Организационно-экономическая характеристика предприятия ...