орів, також роблять вплив на залежну величину, приймається за постійні та середні значення. Регресія може бути однофакторний (парної) і багатофакторної (множинної).
Кореляційна залежність є окремим випадком стохастичної залежності, за якої зміна значень факторних ознак тягне за собою зміну середнього значення результативної ознаки. Кореляційна залежність досліджується з допомогою методів кореляційного і регресійного аналізів.
Основною передумовою застосування кореляційного аналізу є необхідністю підпорядкування сукупності значень всіх факторних і результативного ознак до мерному нормальному закону розподілу або близькість до нього.
Метою регресійного аналізу є оцінка функціональної залежності умовного середнього значення результативної ознаки від факторних. Основною передумовою регресійного аналізу є те, що тільки результативна ознака підпорядковується нормальному закону розподілу, а факторні ознаки можуть мати довільний закон розподілу.
За наступними даними про ВРП, чисельності активного населення та чисельності організацій необхідно визначити залежність між ознаками:
Таблиця 10.1
Розрахункова таблиця для визначення рівняння регресії
рік
Чіслен.ек.
акт.населенія
В
Числен.
Організацій
В
ВРП
В
В В В В В В В
2000
2000
1247
34529
41196,4
65352845,5
1563729
4529502374
74522736
3130178704
3567641711
116772,67
2001
1256
47203
65439,7
735294632,2
1578492
6875676648
75938464
3329751616
4784798369
113943,15
2002
1259
53717
151564,4
742298465,6
1598997
10887086017,44
81622899
3607323721
6266836813
170656,66
2003
1204
49563
426741.2
<...
