Головна |
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 |