Зміст
Введення ...................................................................................... 2
1. Основні поняття ........................................................................ 3
1.1. Функціональні і стохастичні зв'язку ......................................... 8
1.2. Статистичні методи моделювання зв'язку ................................. 12
1.3. Статистичне моделювання зв'язку методом кореляційного і регресійного аналізу .................................................................. 13
2. Перевірка адекватності регресійної моделі ................................. 18
3. Практична частина .................................................................... 25
3.1. Оцінка значущості коефіцієнтів регресії ................................ 27
3.2. Перевірка адекватності моделі за критерієм Фішера ....................... 29
3.3. Перевірка адекватності моделі по коефіцієнту детермінації або множинної кореляції ............................................................ 30
Висновок ................................................................................. 34
Використана література ............................................................ 35
Введення
У економічних дослідженнях часто вирішують завдання виявлення чинників, визначають рівень і динаміку економічного процесу. Таке завдання частіше всього вирішується методами кореляційного, регресійного, факторного та компонентного аналізу. Завдання регресійного аналізу полягає в побудові моделі, що дозволяє за значеннями незалежних показників отримувати оцінки значень залежної змінної. Регресійний аналіз є основним засобом дослідження залежностей між соціально-економічними змінними. Це завдання ми розглянемо в рамках найпоширенішою у статистичних пакетах класичної моделі лінійної регресії. Специфіка соціологічних досліджень полягає в тому, що дуже часто необхідно вивчати і передбачати соціальні події. Друга частина даної глави буде присвячена регресії, метою якої є побудова моделей, що пророчать імовірність подій. Величина називається помилкою регресії. Перші математичні результати, пов'язані з регресійним аналізом, зроблені у припущенні, що регресійна помилка розподілена нормально з параметрами, помилка для різних об'єктів вважаються незалежними. Крім того, в даній моделі ми розглядаємо змінні як невипадкові значення. Таке, на практиці, виходить, коли йде активний експеримент, в якому задають значення (наприклад, призначили зарплату працівнику), а потім вимірюють (оцінили, якою стала продуктивність праці).
Всі різноманіття факторів, які впливають на досліджуваний процес, можна розділити на дві групи: головні (визначають рівень досліджуваного процесу) і другорядні. Останні часто мають випадковий характер...
