Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязей социально-экономических явлений, его сущность и этапы. Уравнение регрессии как форма аналитического выражения связи

Уравнение регрессии-форма аналитического выражения статистической связи. В общем виде статистика изучая взаимосвязи оценивает количественно их наличие и направление, а также характеризует силы и формы влияния одних факторов на другие. При решении применяют две группы методов: корреляционный и регрессионный анализы. Некоторые объединяют эти методы в корреляционно – регрессионный метод, когда взаимосвязь характеризуется всесторонне.Коррелляц анализ-измерение тесноты связи между варьирующ признаками,определению неизвестных причинных связ,оценка факторов,оказ наиб воияние на результат признак.Регрессивн анализ-выбор типа модели,установление степени влияния независим перемен и определение расчетн значен зависим переменной.Этапы постраения уравнения регрессии:1.установление в анализеисходной информации математической функции(необходимо найти такую,которая лучше других выражает существ связи)Уравнение однофакторной линейной корреляц связи ,у-теоретич значен результатив признака,а-коэффиц уравнен регрессии.Показывает вариацию y,приходящуюся на единицу вариац х.2.параматры а находятся методом наименьших квадратов или по формуле: .Кореляц-регересив анализ проводится для для ограниченной по объему совокупности.Показатели регрессии и корреляц могут быть подверж действ случ. Факторов.Для практического использования моделей регрессии большое значение имеет их адекватность,поэтому необхолима проверка коэффиц.Используют t-критерий Стьюдента -среднее квадратическое отклонение результативного признака..Результаты вычислений сравнивают с критерием t.3.Теоретическое корреляционное отношение -относительная величина,получ в результат сравнения среднего квадратич. Отклонен выравненых значений результативного признака со средним квадратическим отношением эмпирических значений результативного признака . Изменение объясняется влиянием факторного признакаВ основе расчета корелляц отнош лежит правило сложения дисперсий.4.Линейный коэф кореляции Имеет важное значение для исследования соц-эконом явлений,распределение которых близко к нормальному.Отриц знач-связь обратная.При r=0 связь отсутствует.5.r2-линейный коэффиц детерминацииНесовпадение между rи -связь криволинейная.Для проверки кореляц r использ коэф стюдента