Головна

Суть кореляційного і регресійного аналізу. Основні завдання вирішуються методами аналізу

  1.  Amp; 8. Основні положення декретів ЦВК і РНК від 18.12.1917 р та 19.12 1917 р
  2.  Cущность організації та її основні ознаки
  3.  D) РЕКОНСТРУКЦІЯ ТА ІНТЕГРАЦІЯ ЯК ЗАВДАННЯ герменевтики
  4.  GENESIS64 Security - Основні настройки
  5.  I. Завдання КУТВ щодо радянських республік Сходу
  6.  I. Історична наука і її завдання
  7.  I. Якісні методи системного аналізу.

Форми прояви кореляційної зв'язку між ознаками:

1) причинний залежність результативної ознаки від варіації факторної ознаки;

2) кореляційний зв'язок між двома наслідками загальної причини. Тут кореляцію можна інтерпретувати як зв'язок причини і слідства. Обидва ознаки - наслідок однієї загальної причини;

3) взаємозв'язок ознак, кожен з яких і причина, і наслідок. Кожна ознака може виступати як в ролі незалежної змінної, так і в якості залежної змінної.

Завдання кореляційно-регресійного аналізу:

1) вибір специфікації моделі, т. Е. Формулювання виду моделі, виходячи з відповідної теорії зв'язку між змінними;

2) з усіх факторів, що впливають на результативну ознаку, необхідно виділити найбільш суттєво впливають фактори;

3) парна регресія достатня, якщо є домінуючий фактор, який і використовується в якості пояснюватиме змінної. Тому необхідно знати, які інші чинники передбачаються незмінними, так як в подальшому аналізі їх доведеться врахувати в моделі і від простої регресії перейти до множинної;

4) дослідити, як зміна однієї ознаки змінює варіацію іншого.

Передумови кореляційно-регресійного аналізу:

1) рівняння парної регресії характеризує зв'язок між двома змінними, яка проявляється як певна закономірність лише в середньому в цілому по сукупності спостережень;

2) в рівнянні регресії кореляційний зв'язок ознак представляється у вигляді функціонального зв'язку, вираженої відповідної математичної функцією;

3) випадкова величина Е включає вплив неврахованих в моделі факторів, випадкових помилок і особливостей вимірювання;

4) певному значенню ознаки-аргументу відповідає деякий розподіл ознаки функції.

Недоліки аналізу:

1) невключення ряду пояснюють змінних:

a. цілеспрямований відмова від інших факторів;

b. неможливість визначення, вимірювання певних величин (психологічні чинники);

c. недостатній професіоналізм дослідника моделируемого;

2) агрегування змінних (в результаті агрегування втрачається частина інформації);

3) неправильне визначення структури моделі;

4) використання тимчасової інформації (змінивши часовий інтервал, можна отримати інші результати регресії);

5) помилки специфікації:

a. неправильний вибір тієї чи іншої математичної функції;

b. недооблік в рівнянні регресії якого-небудь істотного фактора, т. е. використання парної регресії, замість множинної);

6) помилки вибірки, так як дослідник частіше має справу з вибірковими даними при встановленні закономірного зв'язку між ознаками. Помилки вибірки виникають і в силу неоднорідності даних у вихідній статистичної сукупності, що буває при вивченні економічних процесів;

7) помилки вимірювання становлять найбільшу небезпеку. Якщо помилки специфікації можна зменшити, змінюючи форму моделі (вид математичної формули), а помилки вибірки - збільшуючи обсяг вихідних даних, то помилки вимірювання зводять нанівець всі зусилля по кількісній оцінці зв'язку між ознаками.

 Вибір форми рівняння регресії. |  поле кореляції


 Лінійна регресія і кореляція, сенс і оцінка параметрів. Парні регресивні прямі |  Метод найменших квадратів (МНК). узагальнений МНК |  Властивості оцінок МНК. Перевірка якості рівняння регресії. |  Перевірка значущості коефіцієнта кореляції і коефіцієнта детермінації |  Оцінка суттєвості параметрів лінійної регресії і кореляції. |  Коефіцієнт множинної детермінації |  Коефіцієнт приватної детермінації |  Коефіцієнт детермінації між пояснюють змінними |  коефіцієнт детермінації |  визначення |

© 2016-2022  um.co.ua - учбові матеріали та реферати