иву, виражений певним рівнянням.
Функціональну зв'язок можна представити рівнянням:
yi = Г„ (xi),
де yi - Результативний ознака (i = 1, ..., n);
f (xi) - відома функція зв'язку результативного і факторного ознак;
xi - факторний ознака. [11]
У реального суспільного життя зважаючи неповноти інформації жорстко детермінованої системи, може виникнути невизначеність, через яку ця система за своєю природі повинна розглядатися як імовірнісна, при цьому зв'язок між ознаками стає стахостической. p> стахостіческого зв'язок - це зв'язок між величинами, при якій одна з них, випадкова величина у, реагує на зміну іншої величини х або інших величин х1, х2 ... хn (Випадкових або невипадкових) зміною закону розподілу. Це обумовлюється тим, що залежна змінна (результативна ознака), крім розглянутих незалежних, схильна до впливу ряду неврахованих або неконтрольованих (Випадкових) чинників, а також деяких неминучих помилок виміру змінних. Оскільки значення залежною змінною схильні випадковому розкиду, вони не можуть бути передбачити з достатньою точністю, а тільки зазначені з певної ймовірністю. p> Характерною особливістю стахостіческого зв'язків є те, що вони проявляються у всій сукупності, а не в кожній її одиниці. Причому невідомий ні повний перелік факторів, що визначають значення результативної ознаки, ні точний механізм їх функціонування та взаємодії з результативним ознакою. Завжди має місце вплив випадкового. З'являються різні значення залежною змінною - Реалізація випадкової величини. Однак при невеликій взаємозв'язку між змінними, якщо стандартизувати змінні та розрахувати рівняння регресії для стандартизованих змінних, то оцінки коефіцієнтів регресії дозволять по їх абсолютній величині судити про те, який аргумент в більшій мірі впливає на функцію. Стандартизація змінних. Бета коефіцієнти. Коефіцієнти в останньому рівнянні отримані при однакових масштабах зміни всіх змінних і порівняти. У разі взаємозв'язку між аргументами в правій частині рівняння можуть відбуватися дивні речі. Надійність і значимість коефіцієнта регресії. Тут позначений коефіцієнт детермінації, одержуваний при побудові рівняння регресії, в якому в якості залежної змінної взята інша змінна. З виразу видно, що величина коефіцієнта тим нестійкіше, чим сильніше змінна пов'язана з іншими змінними. Ця статистика має розподіл Стьюдента. У видачі пакета друкується спостерігається її двостороння значимість - ймовірність випадково при нульовому регресійному коефіцієнті отримати значення статистики, більша за абсолютною величиною, ніж вибіркове. Значимість включення змінної у регресію. При послідовному підборі змінних передбачена автоматизація, заснована на значимості включення і виключення змінних.
Модель стохастичною зв'язку може бути представлена ​​у загальному вигляді рівнянням:
Е·i = Г„ (xi) + ei,
де Е·i - Розрахункове значення результативної ознаки;...
