Презентация на тему Парная регрессия и корреляция

те или иные их свойства.
Признаки экономических явлений:
Изменяются (варьируются) во

времени и пространстве.
Изменения признаков взаимозависимы и взаимообусловлены.

Статистическая зависимость случайных переменных

(например, часовая выработка и заработная плата);
вовсе не обнаруживается или

выражается слабо (например, пол студента и их успеваемость).

ВАЖНО!

Чем теснее связь между признаками, тем точнее принимаемые решения и легче управление системами.

причинная, определяющая все другие формы.
Сущность причинности состоит в порождении

одного явления другим.
В любой конкретной связи одни признаки выступают в качестве факторов, воздействующих на другие и обусловливающие их изменения, другие – в качестве результатов действия этих факторов.

х соответствует точно определенное значение зависимой переменной y

х соответствует множество значений зависимой переменной y, причем неизвестно

заранее, какое именно значение примет y

каждому значению независимой переменной х соответствует определенное математическое ожидание

(среднее значение) зависимой переменной y

в средних величинах при достаточно большом числе случаев
Повышение квалификации

работника ведет к росту производительности труда. Это положение подтверждается в массе явлений и не означает, что у двух или более рабочих одного разряда, занятых аналогичным процессом, будет одинаковая производительность труда. Уровни их выработки будут различаться, т.к. у этих рабочих могут быть различными стаж работы, состояние здоровья и т.д.

Пример

взаимосвязей между случайными величинами

случайными и выбранными из генеральной совокупности, распределенной по многомерному

нормальному закону

Корреляционный анализ заключается в количественном определении тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи)

Пример

изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического

ожидания другой

вариации двух признаков и представляет собой статистическую меру взаимодействия

двух случайных переменных

Ковариация

существует прямая связь.
Если ковариация будет отрицательной, то между случайными

величинами существует обратная связь.
Если ковариация будет близка к нулю, то между случайными величинами отсутствует связь.

Виды связи в результате расчета ковариации: