Корреляционно-регрессионный метод анализа.

Доказано - для экономистов работа с числами очень важный навык. Игоровой тренажер "Продолжи ряд" создан специально для работы с числами в уме. В начале обучения только 2 из 10 проходят тест без ошибок.

Пройти тест

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. Методы корреляции и регрессии широко представлены в статистических пакетах программ для ЭВМ. Существует множество алгоритмов вычисления, вручную нецелесообразно проводить такой анализ. Методы оценки тесноты связи – корреляционные (параметрические) и непараметрические. Параметрические методы используют оценки нормального распределения и применяется, когда изучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются закону нормального распределения. Непараметрические методы не накладывают ограничений на закон распределения изучаемых величин, они просты в вычислениях. Когда в ЭВМ вводят значение зависимой переменой У и матрицу независимых переменных Х, принимается форма уравнения, например линейная. Ставится задача включить в уравнение k наиболее значимых Х, в результате получается уравнение регрессии с k наиболее значимыми факторами. Это прием называется пошаговой регрессией.