офакторної зв'язку).
Тіснота зв'язку кількісно виражається величиною коефіцієнтів кореляції. Коефіцієнти кореляції, представляючи кількісну характеристику тісноти зв'язку між ознаками, дають можливість визначити "корисність" факторних ознак при побудові рівнянь множинної регресії. Величина коефіцієнтів кореляції служить також оцінкою відповідності рівнянню регресії виявленим причинно-наслідкових зв'язків.
Спочатку дослідження кореляції проводилися в біології, а пізніше поширилися і на інші області, в тому числі на соціально-економічну. Одночасно з кореляцією початку використовуватися і регресія. Кореляція і регресія тісно пов'язані між собою: перша оцінює силу (тісноту) статистичної зв'язку, друга досліджує її форму. І кореляція, і регресія служать для встановлення співвідношень між явищами і для визначення наявності або відсутності зв'язку між ними.
Передумови кореляційного і регресійного аналізу
Перед розглядом передумов кореляційного та регресійного аналізу, слід сказати, що загальною умовою, що дозволяє отримати більш стабільні результати при побудові кореляційних і регресійних моделей біржових ставок, є вимога однорідності вихідної інформації. Ця інформація повинна бути оброблена на предмет аномальних, тобто різко виділяються з масиву даних, спостережень. Ця процедура виконується за рахунок кількісної оцінки однорідності сукупності по якомусь одномерному або багатовимірному критерієм (залежно від вихідної інформації) і має мету тих об'єктів спостереження, у яких найкраще (або найгірше) умови функціонування з не залежних або слабо залежних причин.
Після обробки даних на предмет "Аномальність" слід провести перевірку, наскільки залишилася інформація задовольняє передумовам для використання статичного апарату при побудові моделей, так як навіть незначні відступи від цих передумов часто зводять до нуля отримуваний ефект. Слід мати на увазі, що розподіл усіх або статистичне рішення будь-якої економічної задачі має грунтуватися на докладному осмисленні вихідних математичних понять і передумов, коректності та об'єктивності збору вихідної інформації, в постійному поєднанні з тіснотою зв'язку економічного та математико-статистичного аналізу.
Для застосування кореляційного аналізу необхідно, щоб всі розглянуті змінні були випадковими і мали нормальний закон розподілу. Причому виконання цих умов необхідно тільки при ймовірнісної оцінці виявленої тісноти зв'язку.
Розглянемо найпростіші випадок виявлення тісноти зв'язку - двовимірну модель кореляційного аналізу.
Для характеристики тісноти зв'язку між двома змінними зазвичай користуються парним коефіцієнтом кореляції, якщо розглядати генеральну сукупність, або його оцінкою - вибірковим парним коефіцієнтом, якщо вивчається вибіркова сукупність. Парний коефіцієнт кореляції у разі лінійної форми зв'язку обчислюють за формулою
,
