Курсовая работа: Применение корреляционного и регрессионного методов для анализа экономических процессов

Содержание

1. КОРРЕЛЯЦИОНЫЙ АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

1.1 Парная корреляция

1.2 Коэффициент корреляции

1.3 Индивидуальное задание

1.4 Решение индивидуального задания

1.5 Решение задачи в Excel.

2. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

2.1. Парная линейная регрессия

2.2. Метод наименьших квадратов

2.3 Индивидуальное задание.

2.4 Решение индивидуального задания

ЛИТЕРАТУРА

1. КОРРЕЛЯЦИОНЫЙ АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

   1. Взаимосвязь между процессами

Одной из главных задач статистики является выявление наличия взаимосвязи между наблюдаемыми процессами.

Если рассматривать определенные зависимости, то можно обнаружить, что некоторые признаки выступают в роли факторов, влияющих на изменение других признаков. Такие признаки называются признаками-факторами (факторные или влияющие признаки), а признаки на которые влияют признаки-факторы – результативными (или объясняющими).

Всего между различными наборами выборок возможны два вида связей: функциональная связь и связь корреляционная.

При функциональной связи используется регрессионный анализ. Такой вид анализа дает возможность функционально выразить связь – найти коэффициенты через которые будет выражена функция по которой и будут изменяться признаки X и Y:

При связи корреляционной между признаками нельзя проследить абсолютной функциональной зависимости. Взаимосвязь прослеживается только лишь как тенденция и при наличии большого массива для наблюдения. Как пример можно рассмотреть соотношение спроса и предложения – как известно при повышении спроса на товары или услуги всегда растет и цена на эти товары или услуги, но всегда следует учитывать, что есть еще очень много различных факторов, которые оказывают влияние на цену, и поэтому построить четкую функциональную связь между спросом и предложением нельзя. В таком случае как правило используется связь корреляционная.

Такая связь называется парной корреляцией. А в случае если имеет место влияние нескольких факторов на результирующий признак, то такая связь называется множественной корреляцией.