м виду:
Парабола -
Гіпербола -
У напрямку зв'язку розрізняють:
) пряму регресію (позитивну), яка виникає за умови, якщо із збільшенням або зменшенням незалежної величини значення залежної також відповідно збільшуються або зменшуються;
) зворотну (негативну) регресію, що з'являється за умови, що із збільшенням або зменшенням незалежної величини залежна відповідно зменшується або збільшується.
1.2 Основні завдання і передумови застосування кореляційно-регресійного методу
Перед розглядом основних завдань і передумов кореляційного і регресивного аналізу, слід знати, що рівняння регресії, або статистична модель зв'язку соціально-економічних явищ виражається функцією x = f (x 1 , x 2 , .... x k ), є досить адекватним реальному моделируемому явищу в разі дотримання наступних вимог :
) Сукупність досліджуваних вихідних даних повинна бути однорідною.
) Можливість опису модельованого явища одним або кількома рівняннями причинно-наслідкових зв'язків.
) Всі факторні ознаки повинні мати кількісне (цифрове) вираз.
) Наявність досить великого обсягу досліджуваної вибіркової сукупності.
) Причинно-наслідкові зв'язки між явищами і процесами варто описувати лінійної або приводиться до лінійної формами залежності.
) Відсутність кількісних обмежень на параметри моделей зв'язку.
) Сталість територіальної і часової структури досліджуваної продукції.
Дотримання даних вимог дозволить нам побудувати статистичну модель зв'язку, найкращим чином досліджуючи модельований соціально-економічні явища і процеси.
У статистиці показники соціально-економічних явищ, можуть бути пов'язані або кореляційної залежністю, або бути незалежними. Кореляційна залежність є окремим випадком стохастичної залежності, за якої зміна значень факторних ознак тягне за собою зміну середнього значення результативної ознаки і досліджується за допомогою кореляційного і регресійного аналізів. p> Кореляційний аналіз вивчає взаємозв'язки показників і дозволяє вирішити такі завдання:
) Оцінка тісноти зв'язку між показниками за допомогою парних, приватних і множинних коефіцієнтів кореляції.
) Оцінка рівняння регресії.
Основною передумовою кореляційного аналізу є необхідність підпорядкування сукупності значень всіх факторних (x1, x2, ... xk) і результативного (У) ознак k-мірному нормальному закону розподілу або близькість до нього.
Метою регресійного аналізу є оцінка функціональної залежності умовного середнього значення результативної ознаки (У) від факторних (x1, x2, .... xk).
Основною передумовою регресійного аналізу є те, що тільки результативна ознака підпорядковується нормальному закону розподілу, а факторні ознаки можуть мати довільний закон розподілу. <...
