в теорії статистики є методологія так званої парної кореляції, розглядає вплив варіації факторного аналізу х на результативну ознаку в та представляє собою однофакторний кореляційний та регресійний аналіз. Оволодіння теорією і практикою побудови та аналізу двомірної моделі кореляційного та регресійного аналізу є вихідну основу для вивчення багатофакторних стохастичних зв'язків. Однак при невеликій взаємозв'язку між змінними, якщо стандартизувати змінні та розрахувати рівняння регресії для стандартизованих змінних, то оцінки коефіцієнтів регресії дозволять по їх абсолютній величині судити про те, який аргумент в більшій мірі впливає на функцію. Стандартизація змінних. Бета коефіцієнти. Коефіцієнти в останньому рівнянні отримані при однакових масштабах зміни всіх змінних і порівняти. У разі взаємозв'язку між аргументами в правій частині рівняння можуть відбуватися дивні речі. Надійність і значимість коефіцієнта регресії. Тут позначений коефіцієнт детермінації, одержуваний при побудові рівняння регресії, в якому в якості залежної змінної взято іншу змінна. З виразу видно, що величина коефіцієнта тим нестійкіше, чим сильніше змінна пов'язана з іншими змінними. Ця статистика має розподіл Стьюдента. У видачі пакета друкується спостережувана її двостороння значимість - ймовірність випадково при нульовому регресійному коефіцієнті отримати значення статистики, більша за абсолютною величиною, ніж вибіркове. Значимість включення змінної у регресію. При послідовному підборі змінних передбачена автоматизація, якої в значимості включення і виключення змінних.
Найважливішим етапом побудови регресійної моделі (рівняння регресії) є встановлення в аналізі вихідної інформації математичної функції. Складність полягає в тому, що з безлічі функцій необхідно знайти таку, яка краще за інших виражає реально існуючі зв'язки між аналізованими ознаками. Вибір типів функції може спиратися на теоретичні знання про вивчається явище, опеньків попередніх аналогічних досліджень, або здійснюватися емпірично - перебором і оцінкою функцій різних типів і т.п. [10]
При вивченні зв'язку економічних показників виробництва (діяльності) використовують різного виду рівняння прямолінійною і криволінійною зв'язку. Увага до лінійним зв'язкам пояснюється обмеженою варіацією змінних і тим, що в більшості випадків нелінійні форми зв'язку для виконання розрахунків перетворять (Шляхом логарифмування або заміни змінних) в лінійну форму. Рівняння однофакторной (парної) лінійної кореляційної зв'язку має вигляд:
Е· = A0 + a1x,
де Е· - Теоретичні значення результативної ознаки, отримані за рівнянням регресії;
a0 , A1 - коефіцієнти (параметри) рівняння регресії. 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-економіч...
