вираз кореляційного висловлювання є коефіцієнт детермінації (Міра визначеності, причинності). p> Коефіцієнт детермінації показує частку варіації результативної ознаки під впливом варіації ознаки-фактора. Завдання регресійного аналізу полягає в побудові моделі, що дозволяє за значеннями незалежних показників отримувати оцінки значень залежною змінною. 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 ймовірності 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).
Теоретичне кореляційне вираз застосовується для вимірювання тісноти зв'язку при лінійній і криволінійної залежності між результативним і факторингу ознакою. p> Як видно з вищенаведених формул кореляційне відношення може перебувати від 0 до 1. Чим ближче кореляційне відношення до 1, тим зв'язок між ознаками тісніше.
Теоретичне кореляційне відношення стосовно до мого аналізу я розрахую двома способами:
В
[5]
Отримане значення теоретичного кореляційного відносини свідчить про можливе наявності середньостатистичної зв'язку між розглянутими ознаками. Коефіцієнт детермінації дорівнює 0,62. Звідси я укладаю, що 62% загальної варіації працюючих активів досліджуваних банків зумовлено варіацією чинника - капіталу банків (а 38% загальної варіації не можна пояснити зміною розміру капіталу).
Крім того, при лінійній формі рівняння застосовується інший показник тісноти зв'язку - Лінійний коефіцієнт кореляції:
,
де n - число спостережень.
Для практичних обчислень при малому числі спостережень (n ≤ 20 Г· 30) лінійний коефіцієнт кореляції зручніше обчислювати за такою формулою:
.
Значення лінійного коефіцієнта кореляції важливо для дослідження соціально-економічних явищ і процесів, розподіл яких близько до нормального. Він приймає значення в інтервалі: -1 ≤ r ≤ 1. p> Негативні значення вказують на зворотний зв'язок, позитивні - на пряму. При r = 0 лінійна зв'язок відсутній. Чим ближче коефіцієнт кореляції за абсолютною величиною до одиниці, тим тісніше зв'язок між ознаками. І, нарешті, при r = В± 1 - зв'язок функціональна. Завдання регресійного ан...
