Корреляционный метод в анализе взаимосвязи экономических явлений.

Корреляционный метод имеет своей задачей количественное оп­ределение тесноты связи между двумя признаками (при парной свя­зи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). 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. В статистике различаются следующие варианты зависимостей:

парная корреляция - связь между двумя признаками (результа­тивным и факторным или двумя факторными); частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении дру­гих факторных признаков;

множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование. 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 коэффици­ента корреляции служит также оценкой соответствия уравнения рег­рессии выявленным причинно-следственным связям. Одновременно с корреляцией начала использо­ваться и регрессия. Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: корреляция оценивает силу (тесноту) статистической связи, регрессия исследует ее форму. Та и другая служат для установления соотношения между явлениями, для определения наличия или отсутствия связи.

Корреляционный и регрессионный анализ как общее понятие вклю­чает в себя измерение тесноты, направления связи и установление ана­литического выражения (формы) связи (регрессионный анализ).

44. Определение тесноты связи признаков экономических явлений. Оценка тесноты связи между признаками предполагает определение меры соответствия вариации результативного признака от одного или нескольких факторов. Их построение базируется на использовании правила сложения дисперсий, когда общую дисперсию можно представить как сумму межгрупповой и внутригрупповой дисперсий. Очевидно, чем больше доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии, тем сильнее влияние группировочного признака-фактора на изучаемый результативный признак. Показателями тесноты связи являются коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение. Коэффициент детерминации определяется как доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии признака-результата. Он показывает, какая часть общей вариации признака-результата объясняется влиянием изучаемого фактора. Формула расчета:

где - общая дисперсия; – межгрупповая дисперсия.

Эмпирическое корреляционное отношение – это корень квадратный из коэффициента детерминации. Формула расчета: