Тивного признака (зависимой переменной) — это реализации
Некоторой случайной величины. Модель статистической связи
в общем виде можно записать следующим образом:
, (10.4)
где x 1, x 2, …, xn — учтенные признаки факторы;
Δ x 1, Δ x 2, …, Δ xn — ошибки учетных факторных признаков;
z 1, z 2, …, zm — неучтенные факторные признаки;
— расчетное (теоретическое) значение результативного
Признака.
Частным случаем статистической связи является корре-
Ляционная связь, при ней взаимосвязанные факторы характе-
Ризуются только случайными величинами.
При корреляционной связи в зависимости от изменения
Факторного признака или упорядоченного набора факторных
Признаков изменяется среднее значение результативного при-
Знака (признака-следствия). Корреляционная связь проявля-
Ется во всей совокупности в целом, а не в каждом отдельном
Случае. При изучении корреляционных зависимостей надо ре-
шить следующие вопросы:
Предварительный анализ свойств моделируемого про-
Цесса;
Установление факта наличия связи, определение ее
Формы и направления;
Измерение степени тесноты связи между факторами;
Посторенние регрессионной модели (математической мо-
Дели);
Оценка адекватности построенной модели и ее интерпре-
Тация.
В зависимости от направления действия функциональные и
Статистические связи бывают прямыми и обратными. При пря-
Мой связи при увеличении факторного признака (признаков)
Результативный признак также увеличивается, а при умень-
Шении факторного признака (признаков) признак следствия
Уменьшается. В противном случае связь между факторами бу-
Дет обратной. В зависимости от вида аналитического выраже-
Ния связи могут быть линейными и криволинейными. Линейная
Связь аналитически представляется уравнением прямой, а ее
Графическая иллюстрация (если она возможна) — прямая ли-
Ния. Все остальные виды связей являются криволинейными.
По количеству факторов, которые действуют на результа-
Тивный признак, различают однофакторные (один факторный
Признак) и многофакторные (два и большее количество фак-
Торных признаков) связи. Однофакторные связи часто называ-
Ют парными. Если связь многофакторная, то все факторы дейс-
Твуют одновременно и во взаимосвязи.
Для изучения функциональных связей используют индек-
Сный и балансовый способы. При исследовании статистических
Связей применяются способ сопоставления двух параллельных
Рядов, метод аналитических группировок, корреляционный
Анализ, регрессионный анализ, непараметрические методы.
Простейшим методом обнаружения связи является сопос-
Тавление двух параллельных рядов — ряда значений призна-
Ка фактора и соответствующих ему значений результативного
Признака. Значения факторного признака располагают по воз-
Растанию и прослеживают направление изменения величи-
Ны результативного признака. К недостатку данного способа
Можно отнести невозможность нахождения количественной
Меры связи между изучаемыми факторами. Статистическая
Связь будет проявляться более отчетливо, если для ее изуче-
Ния применить аналитические группировки (о них говорилось в
Главе 4). Для выявления зависимости с помощью этого способа,
Надо провести группировку единиц изучаемой совокупности по
Факторному признаку и для каждой группы найти относитель-
Ное или среднее значение результативного признака. Сопостав-
Ляя после этого изменения результативного признака по мере
Изменения факторного, можно выявить направление, тесноту,
Характер связи между ними, но данный способ не позволяет оп-
Ределить аналитическое выражение связи между факторным
Признаком (признаками) и признаком-следствием.
К задачам корреляционного анализа относят: количест-
Венное измерение тесноты связи между двумя факторами (при
