Понятие о статистической и корреляционной связи. Задачи их анализа и моделирования

Индексный метод изучения взаимосвязей. Система индексов

Индексный метод широко применяется для анализа роли отдельных факторов в динамике социально-экономического явления. Изменение количественной характеристики данного явления происходит под влиянием одного или нескольких факторов, выступающих как множителей совокупного результата.

Пример, динамика товарооборота в фактических ценах обусловлена совместным изменением как цены, так и количества проданных товаров. Индекс физического объема товарооборота и индекс цены выступают соизмерителями роли этих факторов на общее изменение размера товарооборота в фактических ценах.

Таким образом, чтобы образовать систему индексов, необходимо чтобы соизмерителями в индексах были разные уровни, причем это соизмерение получалось через произведение двух или нескольких индексов.

Системы индексов.

Индексы могут использоваться для анализа динамики социально-экономических явлений за ряд последовательных периодов. В этом случае для достижения сопоставимости они должны рассчитываться по единой схеме – системе индексов.

В зависимости от информационной базы и целей исследователя индексная система может строиться в четырех вариантах. Рассмотрим систему индексов на примере сводного индекса цен, рассчитываемого за «n» периодов:

1. Цепные индексы цен с переменными весами:

; …

1. Цепные индексы цен с постоянными весами:

; …

2. Базисные индексы цен с переменными весами:

; …

4.Базисные индексы цен с постоянными весами:

; …

Понятие о статистической и корреляционной связи. Задачи их анализа и моделирования.

 

Различают 2 типа связей меду различными явлениями и их признаком: функциональную и статистическую. Функциональной называется такая связь когда с изменением значения одной из

переменных вторая изменяется строго определенным образом, т.е., значению одной переменной соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной. Функциональная связь возможна лишь в том случае, когда переменная у зависит от переменной х и не от каких других факторов не зависит, но в реальной жизни такое невозможно. Статистическая связь существует в том случае, когда с изменением значения одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения, но ее статистические характеристики изменяются по определенному закону. Важнейший частный случай статистической связи – корреляционная связь. При корреляционной связи разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой переменной, т.е. с изменением значения

признака х закономерным образом изменяется среднее значение признака у.

Корреляционная связь может возникнуть разными путями:

- причинная зависимость вариации результативного признака от вариации факторного признака.

- Корреляционная связь может возникнуть между 2 следствиями одной причины (пожары, кол-во пожарников, размер пожара)

- Взаимосвязь признаков каждый из которых и причина и следствие одновременно(производительность труда и з/плата)

В статистике принято различать следующие виды зависимости:

- парная корреляция – связь между 2^мя признаками результативным и факторным, либо между двумя факторными.

- Частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении другого факторного признака.

- множественная корреляция – зависимость результативного признака от двух и более факторных признаков включенных в исследование.

Задачей корреляционного анализа является количественная оценка тесноты связи

между признаками.Регрессия исследует форму связи. Задача регрессионного анализа – определение аналитического выражения связи. Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя изменение тесноты связи и установления аналитического выражения связи.