ві або напівкругові. Аналіз структури досліджуваного явища необхідний для подання об'єктивної, якісною, найбільш повної інформації адекватно відображає аналізовані напрямки. [32]
Кореляційний зв'язок (від англ. corelation - відповідність) є окремим випадком статистичної зв'язку, при якій зміна середнього значення результативної ознаки зумовлено зміною значень факторного ознаки (парна кореляція) або безлічі факторних ознак (множинна кореляція). Для оцінки тісноти зв'язку (зв'язок відсутній, слабка, помірна, сильна), визначення її спрямованості (зв'язок пряма або зворотна), а також форми (зв'язок лінійна, параболічна, гіперболічна, статечна і т.д.) використовується кореляційно-регресійний метод.
Кореляційно-регресійний аналіз дозволяє кількісно виміряти тісноту, напрямок зв'язку (кореляційний аналіз), а також встановити аналітичний вираз залежності результату від конкретних факторів при сталості інших дійових на результативний ознака факторних ознак (регресійний аналіз) [32].
Основні умови застосування кореляційно-регресійного методу
. Наявність досить великий за обсягом вибіркової сукупності.
Вважається, що число спостережень має перевищувати більш ніж у 10 разів число факторів, що впливають на результат.
. Наявність якісно однорідної досліджуваної сукупності.
. Підпорядкування розподілу сукупності по результативному і факторних ознаках нормальному з?? кону або близькість до нього. Виконання цієї умови обумовлено використанням методу найменших квадратів (МНК) при розрахунку параметрів кореляції і деяких ін.
Основні завдання кореляційно-регресійного аналізу
. Вимірювання тісноти зв'язку між результативним і факторингу ознакою (ознаками). Залежно від кількості впливають на результат факторів завдання вирішується шляхом обчислення кореляційного відношення, коефіцієнтів парної, приватної, множинної кореляції або детермінації.
. Оцінка параметрів рівняння регресії, що виражає залежність середніх значень результативної ознаки від значень факторного ознаки (ознак). Завдання вирішується шляхом обчислення коефіцієнтів регресії.
. Визначення найважливіших факторів, що впливають на результативну ознаку. Завдання вирішується шляхом оцінки тісноти зв'язку факторів з результатом.
. Прогнозування можливих значень результативної ознаки при задаються значеннях факторних ознак. Завдання вирішується шляхом підстановки очікуваних значень факторів в регресійне рівняння і обчислення прогнозованих значень результату [2].
Кластерний аналіз - це сукупність методів, що дозволяють класифікувати багатовимірні спостереження, кожне з яких описується набором вихідних змінних. На відміну від комбінаційних угруповань кластерний аналіз призводить до розбиття на групи з урахуванням всіх группіровочнихознак одночасно.
У методах класифікації, заснованих на кластерному аналізі, використовується принцип утворення груп, так званий політетіческій підхід. Всі групувальні ознаки одночасно беруть участь в угрупованні, т. Е. Вони враховуються всі відразу при віднесенні спостереження в ту чи іншу групу. При цьому, як правило, не вказані чіткі межі кожної групи, а також невідомо заздалегідь, скільки ж груп необхідно виділити в досліджуваній сукупності.
Кластерні методи класифікації важливе місце займають в тих галузях науки, які пов'язані з вивченням масових явищ і процесів. Широко використовуються вони і в соціальній статистиці. Тому доцільно було застосувати даний метод і для аналізу зайнятості населення Красноярського краю [14].
Методи кластерного аналізу дозволяють вирішувати наступні завдання:
проведення класифікації об'єктів з урахуванням ознак, що відображають сутність, природу об'єктів. Рішення такого завдання, як правило, призводить до поглиблення знань про сукупність класифікуються об'єктів;
перевірка висунутих припущень про наявність деякої структури в досліджуваної сукупності об'єктів, тобто пошук існуючої структури;
побудова нових класифікацій для слабоізученних явищ, коли необхідно встановити наявність зв'язків усередині сукупності і спробувати привнести в неї структуру;
стиснення даних - якщо вихідна вибірка надлишково велика, то можна скоротити її, залишивши по одному найбільш типовому представникові від кожного кластера [9].
Прогнозування - це метод, в якому використовуються як накопичений в минулому досвід, так і поточні припущення щодо майбутнього з метою його визначення. Можна сказати, що прогноз - це здогад, підкріплена знанням. Оскільки прогностичні оцінки по суті своїй є наближени...
