регресію;
нелінійну регресію.
Залежно від характеру регресії розрізняють;
) пряму регресію. Вона має місце, якщо із збільшенням або зменшенням значень факторних змінних значення результативної змінної також збільшуються або зменшуються;
) зворотну регресію. У цьому випадку із збільшенням або зменшенням значень факторного ознаки результативний ознака зменшується чи збільшується
Щодо типу з'єднань явищ розрізняють:
) безпосередню регресію. У цьому випадку явища з'єднані безпосередньо між собою (прибуток витрати).
) непряму регресію. Вона має місце тоді, якщо факторна і результативна змінна не складаються безпосередньо в причинно-наслідкових відносинах і факторна змінна через якусь іншу змінну діє на результативну змінну (число пожеж і врожайність зернових (метеорологічні умови)).
) помилкова або абсурдна регресія. Вона виникає при формальному підході до досліджуваних явищ. У результаті можна прийти до помилкових і навіть безглуздим залежностям (число імпортованих фруктів і зростання дорожньо-транспортних пригод зі смертельними наслідками).
Аналогічна класифікація і кореляції.
Вивчення взаємозалежностей в економіці має велике значення. Статистика не тільки відповідає на питання про реальне існування зв'язку між явищами, але й дає кількісну характеристику цієї залежності. Знаючи характер залежності одного явища від іншого, можна пояснити причини та розміри змін в явищі, а також планувати необхідні заходи для подальшого його зміни. Щоб результати кореляційного аналізу знайшли практичне застосування і дали бажаний результат, повинні виконуватися певні вимоги і ознак-факторів:
) однорідність одиниць, що піддаються кореляційному аналізу (підприємства випускають однотипну продукцію, однаковий характер технологічного процесу та тип обладнання);
) достатнє число спостережень;
) включаються у дослідження фактори повинні бути незалежні один від одного.
Слід зауважити, що традиційні методи кореляції і регресії широко представлені в різного роду статистичних пакетах програм для ЕОМ. Досліднику залишається тільки правильно підготувати інформацію, вибрати задовольняє вимогам аналізу пакет програм і бути готовим до інтерпретації отриманих результатів. Алгоритмів обчислення параметрів зв'язку існує безліч, і в даний час навряд чи доцільно проводити такий складний вид аналізу вручну. Обчислювальні процедури представляють самостійний інтерес, але знання принципів вивчення взаємозв'язків, можливостей та обмежень тих чи інших методів інтерпретації результатів є обов'язковою умовою дослідження.
Методи оцінки тісноти зв'язку підрозділяються на кореляційні (параметричні) і непараметричні. Параметричні методи засновані на використанні, як правило, оцінок нормального розподілу і застосовуються у випадках, коли досліджувана сукупність складається з величин, які підпорядковуються закону нормального розподілу. На практиці це положення найчастіше приймається апріорі. Власне, ці методи - параметричні - і прийнято називати кореляційними.
Непараметричні методи не накладають обмежень на закон розподілу досліджуваних величин. Їх перевагою є і простота обчислень.
Для дослідження функціональних зв'язків застосовуються балансовий і індексний методи. Для вивчення стохастичних зв'язків використовують метод паралельних рядів, метод аналітичних угруповань, дисперсійний аналіз та аналіз регресій і кореляцій.
Найпростішим прийомом виявлення зв'язків є зіставлення двох паралельних рядів. Суть методу полягає в тому, що спочатку показники, що характеризують факторний ознака, ранжуються, а потім паралельно їм розташовуються відповідні показники результативної ознаки. Порівняння побудованих таким чином рядів дає можливість не тільки підтвердити сама наявність зв'язку, а й виявити її напрямок.
У випадку, коли порівнювані ряди складаються з великого числа одиниць, напрямки зв'язку для різних одиниць може виявитися різним. У цьому випадку доцільніше скористатися кореляційними таблицями. У кореляційної таблиці факторний ознака (х) розташовують в рядках, а результативний (у) - в колонках. Числа, розташовані на перетині рядків і стовпців таблиці, показують частоту повторення даного поєднання х та у. Побудова кореляційної таблиці починають з угруповання одиниць спостереження за значеннями факторного та результативного ознак. Якщо частоти в кореляційної таблиці розташовані по діагоналі з лівого верхнього вугілля в правий нижній кут, то можна припустити наявність прямий кореляційної залежності. якщо ж частоти розташовані по діагоналі справа наліво, то припускають наявність зворотного зв'язку між ознаками.
Іншим методом виявлення зв'язку є побудова груповий таблиці (метод аналітичних угруповань). Сукупність значень фактора х розбивають на групи і по кожній групі обчислюють середнє значення результативної ознаки. Передбачається, що при досить великому ...
