дія головних і другорядних факторів і визначає коливання досліджуваного процесу. У цій взаємодії синтезується як необхідна, типова, визначальна закономірність досліджуваного явища, так і випадкове, що характеризує відхилення від цієї закономірності. Випадкові відхилення неминуче супроводжують кожному закономірного явища. Для достовірного відображення об'єктивно існуючих в економіці процесів необхідно виявити істотні взаємозв'язки, і не тільки виявити, а й дати їм кількісну оцінку. Цей підхід вимагає розкриття причинних залежностей. Під причинного залежністю розуміється такий зв'язок між процесами, коли зміна одного з них є наслідком зміни іншого. p align="justify"> При вивченні стохастичних взаємозв'язків аналітика повинні цікавити не тільки наявність і кількісна оцінка співвідношень, але форма і зв'язку результативного і факторного ознак, її аналітичний вираз. Вирішити ці проблеми допомагає кореляційний та регресійний аналіз. Основними завданнями кореляційного аналізу є оцінка сили зв'язку та перевірка статистичних гіпотез про наявність і силі кореляційної зв'язку. p align="justify"> Не всі фактори, що впливають на економічні процеси, є випадковими величинами. Тому при аналізі економічних явищ звичайно розглядаються зв'язку між випадковими і невипадковими величинами. Такі зв'язки називаються регресійний, а метод математичної статистики, їх вивчає, називається регресійним аналізом. p align="justify"> Кореляційний аналіз ставить завдання виміряти тісноту зв'язку між варьирующими змінними і оцінити фактори, що найбільший вплив на результативну ознаку.
Регресійний аналіз призначений для вибору форми зв'язку, визначення розрахункових значень залежної змінної.
Дослідження починається з побудови матриці парних коефіцієнтів кореляції. Аналіз цієї матриці дозволить отримати початкове уявлення про досліджуваних взаимозависимостях між показниками (тіснота і напрямок зв'язку). Оцінити значимість можна як по самим значенням коефіцієнтів кореляції, так і за відповідними значеннями t-статистики. p align="justify"> Щоб оцінити дублювання інформації необхідно побудувати матрицю приватних коефіцієнтів кореляції порядку (L-2), де L-число вихідних змінних, включаючи результативний ознака.
Дослідження парних і приватних коефіцієнтів кореляції має допомогти у виборі регресорів для виконання наступного етапу. Явні ознаки цього - коефіцієнти кореляції між потенційними регресорів, за модулем більші, ніж 0,8. p align="justify"> Після складання набору пояснюють показників, які можуть бути включені в модель, дослідження триває з допомогою регресійного аналізу. Рекомендується використовувати покроковий регресійний аналіз за схемою послідовного включення в рівняння найбільш інформативних пояснюють ознак. По матриці R по рядку, що відповідає результативному ознакою, вибирається найбільш корелюється з y-му регресорів і будується МНК-рівняння ...
