Классический регрессионный корреляционный анализ базируется на следующих предположениях:
§ Число точек выборки 
значительно превосходит число факторных признаков 
. Обычно 
. В экономических задачах, как правило, всегда удается получить большую выборку и рассмотренное соотношение не выполняется, но модели приходится все же строить, помня об условии, что при малом числе точек выборки уменьшается число степеней свободы 
, следовательно, 
увеличивается и возрастает доверительный интервал. Точность модели ухудшается, и выводы не будут достоверными.
§ Все i- е члены выборки для j- гофактора взаимно не коррелированы. Обратное явление называется автокорреляция, а ряд называется автокоррелированным. Для оценки степени автокорреляции используется коэффициент автокорреляции 
. Автокоррелированный ряд эквивалентен неавтокоррелированному с меньшим числом точек выборки 
. Уменьшение числа точек выборки ведет к уменьшению числу степеней свободы, а следовательно, ведет к увеличению доверительного интервала и ухудшению точности модели.
§ Все признаки должны выражаться числом. Сравнение по качеству нескольких объектов между собой производится с помощью ранжирования, т.е. объектам присваивается ранг. Первый ранг - лучшему объекту, а последний - худшему. Для определения степени связи между ранжированными величинами используются коэффициенты корреляции рангов. Например, коэффициент Спирмана 
. Коэффициент Спирмана меняется от -1 до 1. Для ранжированных величин используется коэффициент конкордации 
. Данный коэффициент применяется, например, для оценки согласованности мнения экспертов при обработке данных экспертного опроса, где - число экспертов, - число оцениваемых объектов. Если мнение экспертов совпадает, то коэффициент равен 1, если противоположно, то - 0.
Библиографический список
- Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2003.
- Социальная статистика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой М.: Финансы и статистика, 2003.
- Статистика. Курс лекций / Под ред. В.Г. Ионина. Новосибирск: Издательство НГАЭиУ, М.:ИНФРА-М, 2000.
- Шмойлова Р.А Теория статистики: Учебник 4-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2004.
- Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2004.
- Экономическая статистика: Учебник для вузов / Под ред. Ю.Н. Иванова. 2-е изд., доп. М.: ИФРА- М, 2004.
Оглавление
Тема № 1. Предмет, метод и задачи статистики. 1
1. История статистики. 1
2. Предмет, метод и задачи статистики. 2
3. Составные части статистики. 3
4. Статистическая совокупность и ее характеристики. 3
Тема № 2. Статистическое наблюдение. Источники статистической информации 5
1. Организация государственной статистики. 5
2. Виды и способы статистического наблюдения. 6
3. Подготовка статистического наблюдения. 6
4. Качество материалов статистического наблюдения. 7
Тема № 3. Группировка и сводка материалов статистических наблюдений 8
1. Статистическая сводка. 8
2. Понятие и виды группировок. 9
3. Основные классификации и группировки в социально-экономической статистике 10
4. Многомерные группировки. 11
5. Ряды распределения. 12
Тема № 4. Средние величины и изучение вариации. 12
1. Однородность и вариация в массовых явлениях. 12
2. Средние величины.. 13
3. Структурные характеристики вариационного ряда. 15
4. Показатели вариации. 18
Задачи. 21
Тема № 5. Выборочный метод в изучении социально-экономических явлений и процессов 23
1. Причины применения выборочного наблюдения. 24
2. Способы отбора и виды выборки. 24
3. Ошибки выборки. 25
4. Влияние вида выборки на величину ошибки выборки. 27
5. Проверка статистических гипотез. 28
Задачи. 30
Тема № 6. Методы изучения корреляционной связи. 30
1. Статистические методы изучения взаимосвязи. 31
2. Схема построения казуальных моделей. 32
3. Особенности применения корреляционно- регрессионного анализа. 37
