Стохастическая связь – это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений.
Для стохастических связей характерно то, что одному и тому же изменению фактора могут соответствовать разные значения результативного показателя.
Как правило, при стохастических связях изменения факторов вызывают средние изменения результативного показателя.
Стохастическая факторная модель - это, как правило, уравнение регрессии. [13, 64]
Вид уравнения зависит от количества факторов, включаемых в модель, и характера связи.
В зависимости от количества факторов стохастические модели можно подразделить на 2 группы:
1) однофакторные (парная корреляция (связь)) – характеризуют связь одного фактора с результативным показателем;
2) многофакторные (множественная корреляция (связь)) – характеризуют связь нескольких факторов с результативным показателем.
По характеру стохастические связи могут быть прямолинейными и криволинейными. Характер связи можно установить с помощью графика: берутся значения факторов и результативного показателя и отражаются на графике. Размещение точек покажет, какая зависимость образовалась между изучаемыми показателями.
Примеры стохастических факторных моделей:
1) парная корреляция:
а) прямолинейная зависимость:
где y – результативный показатель; x – фактор; a и b – параметры уравнения регрессии;
б) криволинейная зависимость в виде параболы (второго порядка):
где y – результативный показатель; x – фактор; a, b и с – параметры уравнения регрессии;
в) криволинейная зависимость в виде гиперболы:
где y – результативный показатель; x – фактор; a и b – параметры уравнения регрессии;
2) множественная корреляция:
а) прямолинейная зависимость:
где y – результативный показатель; – факторы; a, – параметры уравнения регрессии;
б) криволинейная зависимость: при построении многофакторных стохастических моделей не рекомендуется включать факторы, связь которых с результативным показателем носит криволинейный характер.
studopedia.org - Студопедия.Орг - 2014-2024 год. Студопедия не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования(0.006 с)...
где y – результативный показатель; x – фактор; a и b – параметры уравнения регрессии;
б) криволинейная зависимость в виде параболы (второго порядка):
где y – результативный показатель; x – фактор; a, b и с – параметры уравнения регрессии;
в) криволинейная зависимость в виде гиперболы:
где y – результативный показатель; x – фактор; a и b – параметры уравнения регрессии;
2) множественная корреляция:
а) прямолинейная зависимость:
где y – результативный показатель; 
– факторы; a, 
– параметры уравнения регрессии;
б) криволинейная зависимость: при построении многофакторных стохастических моделей не рекомендуется включать факторы, связь которых с результативным показателем носит криволинейный характер.
