Основные задачи и условия применения корреляционно-регрессионного метода анализа стат. Связей соц. -эк-х явлений. Использование ЭВМ для корреляционно-регрессионного анализа.

Корреляционный анализ является одним из методов статистического анализа взаимосвязи нескольких признаков. Он определяется как метод, применяемый тогда, когда данные наблюдения можно считать случайными и выбранными из генеральной совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону. Основная задача корреляционного анализа (являющаяся основной и в регрессионном анализе) состоит в оценке уравнения регрессии.
Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.
1. Парная корреляция - связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными).
2. Частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.
3. Множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Задачи:
Задача - количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным признаком и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определить "полезность" факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициентов корреляции служит также оценкой соответствия уравнению регрессии выявленным причинно-следственным связям. Первоначально исследования корреляции проводились в биологии, а позднее распространились и на другие области, в том числе на социально-экономическую. Одновременно с корреляцией начала использоваться и регрессия. Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: первая оценивает силу (тесноту) статистической связи, вторая исследует ее форму. И корреляция, и регрессия служат для установления соотношений между явлениями и для определения наличия или отсутствия связи между ними.

Условия:

Для получения более стабильных результатов при построении корреляционных и регрессионных моделей, необходима однородность исходной информации. Эта информация должна быть обработана на предмет аномальных, т.е. резко выделяющихся из массива данных, наблюдений.

После обработки данных на предмет "аномальности" следует провести проверку, насколько оставшаяся информация удовлетворяет предпосылкам для использования статического аппарата при построении моделей, так как даже незначительные отступления от этих предпосылок часто сводят к нулю получаемый эффект.

Для применения корреляционного анализа необходимо, чтобы все рассматриваемые переменные были случайными и имели нормальный закон распределения.

Использование ЭВМ:

Пакеты прикладных программ по статистике: Рос: АРМСтатистика, Олип, Мезозавр, Пасхава. Заруб: Statistica, SPSS.

Корреляция - один из инструментов пакета анализа Microsoft Excel.

В состав Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для проведения анализа данных с помощью этих инструментов следует указать входные данные и выбрать параметры; анализ будет проведен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Другие средства позволяют представить результаты анализа в графическом виде. Графические изображения используются, прежде всего, для наглядного представления статистических данных, благодаря ним существенно облегчается их восприятие и понимание.

33. ПЕРЕПИСИ И ДРУГИЕ ВИДЫ СПЕЦИАЛЬНО ОРГАНИЗОВАННОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО НАБЛЮДЕНИЯ, ИХ РОЛЬ И ЗНАЧЕНИЕ В УСЛОВИЯХ РЫН. ЭК-КИ.

Специально организованное наблюдение организуется со специальной целью на определенную дату для получения данных, которые в силу различных причин не собир. стат. отчетностью, а также с целью проверки данных статистической отчетности.

Представляет собой сбор сведений посредством переписей, единовременных учётов и обследований.

Наибольшее распространение получили переписи.

При проведении переписи все ед-цы стат. совокупности заносятся в стат. формуляры и хар-тся системой показателей.

Регистр – это новая форма наблюдения за длительными процессами.

В регистре каждая единица характеризуется системой показателей.

Это, как правило, большая база данных.

Пр:

1) ЕГР – единый гос. регистр, в которой мы все заносимся с рождения.

2) ЕГРПО – Единый Гос. Регистр Предприятий и Организаций --> СР – стат. регистр хозяйствующих субъектов РосСтата.

Существует еще так наз. ведомственная отчетность. Создается на каждом предприятии/орг-ции.

Используется для собственных нужд и за пределы предприятия не выходит.

Др. примеры:: социологические обследования, переписи промышленного оборудования, остатки материалов и другие переписи в промышленности, в сельском хозяйстве, строительстве, на транспорте, в торговле и т.д

Совершенствование специально организованного стат. наблюдения в условиях перехода к рыночной экономике идет по пути углубления исследований вопросов, связанных с анализом накопленного производственного потенциала, а также социальных явлений и прежде всего, касающихся уровня жизни населения.