Слайд 3
Классификация корреляционных связей
Слайд 7
§ 2. Статистические методы моделирования связей
метод сопоставления
параллельных рядов;
метод аналитических группировок;
корреляционный анализ;
регрессионный анализ;
некоторые непараметрические методы (для оценки связи атрибутивных признаков).
Слайд 8
Позволяет установить наличие
связи между признаками,
направление связи.
Для
этого факторы располагают
по возрастанию или убыванию
и прослеживают изменение
величины результата.
Слайд 9
Для изучения влияния фактора
группировки используются общая,
межгрупповая и средняя
из
внутригрупповых дисперсий.
С их помощью можно оценить
направление, силу и тесноту
связи,
но нельзя построить
аналитическое выражение
этой связи
Слайд 10
Корреляционный анализ
измеряет тесноту известной связи между факторами и
результатом, оценивает факторы, оказывающие
наибольшее влияние.
Регрессионный анализ
осуществляет выбор модели
связи, определяет расчётные значения функции, устанавливает степень влияния признаков
Слайд 11
Корреляционно -регрессионный
анализ
осуществляет построение
аналитического выражения
зависимости признаков,
оценивает
это аналитическое
выражение, оценивает
существующие между факторами
и результатом связи,
рассчитывает
теоретические значения функции
Слайд 12
САМОСТОЯТЕЛЬНО ИЗУЧИТЬ:
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СВЯЗИ МЕЖДУ АТРИБУТИВНЫМИ ПРИЗНАКАМИ;
МЕТОДЫ
ОЦЕНКИ АДЕКВАТНОСТИ УРАВНЕНИЙ ПАРНОЙ КОРРЕЛЯЦИИ.
Слайд 13
УРАВНЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИИ ЭТО- математическое выражение связи признаков, которое
представляет собой приближение (аппроксимацию) изменений условной средней величины результативного
признака с изменением факторов
Слайд 16
Для определения параметров a и b в уравнении
линейной парной корреляции применяют метод наименьших квадратов решают систему
линейных неоднородных уравнений:
Слайд 18
Экономический смысл параметров уравнения линейной корреляции
Слайд 19
Последовательность выполнения корреляционного и регрессионного анализа
Слайд 20
1. Графическое изображение исходных данных в виде ломаной линии
для выбора типа модели;
2. Расчёт параметров в аналитическом выражении
типа модели (уравнении);
3. Проверка адекватности (соответствия фактическим данным) построенной модели;
4. Оценка силы и тесноты связи с помощью коэффициентов.
Слайд 21
Коэффициенты для определения силы, тесноты и направления связи
Слайд 24
ПРОВЕРКА
АДЕКВАТНОСТИ
ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ
Слайд 25
Состоит в проверке
равенства коэффициентов:
детерминации;
линейного коэффициента
корреляции
Слайд 27
Пример
Найти корреляционную
зависимость признаков,
оценить направление,
силу и
тесноту
связи признаков.
Слайд 28
ГРАФИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ
ЗАВИСИМОСТИ ПРИБЫЛИ ОТ ЗАТРАТ
Слайд 29
Рассчитаем параметры уравнения линейной парной корреляции, проверим адекватность
построенной модели, оценим силу, тесноту и направление связи:
Слайд 31
b=-0,5392
a=1024,728
sx=115,797
sy=76,627
h=0,815
rxy=0,815