Шпаргалка по теории статистики (947703), страница 17
Текст из файла (страница 17)
На их основе нельзятакже установить, в развитии каких многофакторных признаков заложены наиболее крупные резервы изменениярезультативного показателя, потому что в коэффициентах регрессии не учтена вариация факторных признаков.Чтобы иметь возможность судить о сравнительной связи влияния отдельных факторов и о тех резервах, которыев них заложены, должны быть вычислены частные коэффициенты эластичности, а также бета-коэффициентыи дельта-коэффициенты.Различия в единицах измерения факторов устраняютс помощью частных коэффициентов эластичности, которые рассчитываются по формуле:Оценку значимости коэффициентов регрессии с помощью t-критерия Стьюдента используют для завершенияотбора существенных факторов в процессе многошагового регрессионного анализа.Уравнение признают окончательным и применяют в качестве модели изучаемого показателя для последующегоанализа в том случае, если в данном уравнении все коэффициенты регрессии значимы.У,где at — коэффициент регрессии при факторе /;Xj—среднее значение к о фактора;у.—среднее значение изучаемого показателя.У37Частные коэффициенты эластичности показывают, насколько процентов в среднем изменяется анализируемыйпоказатель с изменением на 1% каждого фактора прификсированном положении других факторов.р—коэффициент используется для определения факторов, в развитии которых заложены наиболее крупные186.
Способ проведения адекватностиуравнения в целомЧастные коэффициенты первого порядка между признаками Х\ ну при исключении признакаХг вычисляют последующей формуле:гПоказатели множественной регрессии и корреляциимогут оказаться подверженными действию случайныхфакторов, поэтому только после проверки адекватностиуравнения оно может быть пригодно.Общая оценка адекватности уравнения может быть получена с помощью дисперсионного ^-критерия Фишера,на основании которого проводят проверку значимостирегрессии:VГухх ЯГхххг)Если устранить влияние результативного признака, товзаимосвязь факторных признаков будет рассчитыватьсяпо формуле:5<4, m - l 'где т — число параметров в уравнении регрессии.Далее полученное значение критерия Т^фэавниваютс табличным для принятого уровня значимости 0,05 или0,01 и чисел степень свободы Vj = т -1 и v 2 = w _ m .где г — парные коэффициенты корреляции между соответствующими признаками.Изучение парных и частных коэффициентов корреляции позволяет отобрать наиболее существенные, значимые факторы.В том случае если оно окажется больше соответствующего табличного значения, то данное уравнение регрессиибудет статистически значимым.
Уравнение регрессии становится пригодным для практического использованияне менее чем в 4 раза.в том случае, если Fpac4 >- Fm188. Сущность многошаговогорегрессионного анализарезервы улучшения изучаемого показателя, необходимоучесть различия в степени варьирования вошедшихв уравнение факторов. Он вычисляется по следующейформуле:сСмысл многошагового регрессионного анализа заключается в том, что после оценки значимости всех коэффициентов регрессии из модели исключают тот фактор,Угде СТXj — среднее квадратическое отклонение /-гофактора;О — среднее квадратическое отклонение показателя.р—коэффициент показывает, на какую часть среднегоквадратического отклонения изменяется результативныйпризнаке изменением соответствующего факторного признака на величину его среднего квадратического отклонения.Дельта-коэффициент показывает, какова доля вкладаанализируемого фактора в суммарное влияние всех отобранных факторов.
Он может быть вычислен по следующей формуле:коэффициент при котором незначим и имеет наименьшеезначение критерия. Далее уравнение регрессии строитсяуже без исключенного фактора, а потом снова проводитсяоценка адекватности уравнения и значимости коэффициентов регрессии. Такой процесс будет продолжаться дотех пор, пока все коэффициенты регрессии не станут значимыми, что свидетельствует о наличии в регрессионноймодели только существенных факторов.Существуют случаи, когда расчетное значениеtpaCHнаходится вблизи tma6n, поэтому сточки зрения содержательности модели такой фактор можно плавить для последующей проверки его значимости в сочетании с дру-где R2—коэффициент множественной детерминации.гим набором факторов.Увеличение числа существенных факторов, включаемых в модель исследуемого показателя, позволяет выявить дополнительные резервы производства.Следовательно, именно последовательный отсев несущественных факторов будет составлять основу многошагового регрессионного анализа.38190.
Характеристика непараметрическихметодовПараметрические методы основаны на использованииосновных количественных параметрах распределения.С помощью непараметрических методов устанавливается связь между качественными (атрибутивными) признаками. Сфера применения данных методов намногошире, чем параметрических, потому что не требуется соблюдения условия нормальности распределения зависимой переменной, однако при этом снижается глубина исследований связей. При изучении зависимости между качественными признаками не ставится задача представления ее уравнением, здесь речь идет только об установлении наличия связи и измерении тесноты.191.
Сущность коэффициента ассоциацииКоэффициент ассоциации помогает вычислять тесноту связи. Для его расчета строится четырехклеточная корреляционная таблица, которая называется «таблицачетырех полей».Данный коэффициент применительно к таблице выражается следующей формулой:ad - be)ЦЬ + d )Коэффициент ассоциации может изменяться в интервале от -1 до +1.
Признаки будут связаны между собойтем сильнее, чем они будут ближе к -«-1 или - 1 .В том случае если ka не менее 0,3, то это свидетельствует о наличии связи между качественными признаками.39192. Характеристика показателей взаимнойсопряженности А.А. ЧупроваЕсли по каждому из взаимосвязанных признаков выделяется число фупп более двух, то для такого рода таблицтеснота связи между качественными признаками можетбыть измерена с помощью показателя взаимной сопряженности А.
А. Чупрова. Он может быть вычислен по следующее формуле:к=ф2где к\ — число возможных значений первой статистической величины (число групп по столбцам);кг — число возможных значений второй статистической величины (число групп по строкам);Ф 2 — показатель взаимной сопряженности, который определяется как сумма отношений квадратов частот клеткитаблицы распределения к произведению итоговых частотсоответствующего столбца и сроки, минус единица.Этот коэффициент может изменяться в интервале от Одо 1, но уже при значении 0,3 можно говорить о теснойсвязи между вариацией изучаемых признаков.40Содержание1.2.Введение в общую теорию статистики331.История происхождения термина «статистика»2.Сущность термина «статистика» в настоящее время43.Задачи, которые ставит перед собой статистика34.Основные направления статистики35.Содержание понятия «теория статистики»36.Особенности экономической статистики47.Особенности социально-демографической статистики38.Взаимосвязь статистики с другими науками39.Статистика как наука410.
Основные особенности статистики как науки311. Объект статистики как науки312. Понятие «признак» в статистической совокупности. Основныестатистические признаки513. Характеристика предмета статистики614. Метод статистики515. Виды методов статистики516. Сущность статистических показателей617. Виды статистических показателей518. Характеристика групп относительных показателей519. Функции, выполняемые статистическими показателями520.
Характеристика системы статистических показателей5Источники статистической информации721. Сущность понятия «статистическая информация». Свойства статистическойинформации722. Необходимость статистической информации в современных условиях. .723. Основные способы сбора статистической информации724. Статистическое наблюдение825. Характерные черты, присущие статистическому наблюдению726. Планомерность статистического наблюдения727. Вопросы, входящие в план статистического наблюдения828. Формы, в которых осуществляется статистическое наблюдение729.
Виды статистического наблюдения730. Ошибки статистического наблюдения и их виды8413. Статистическое наблюдение и сводка. Группировка материаловстатистического наблюдения. Ряды распределения31. Характеристика первого и второго этапов статистическогоисследования7732. Сущность понятия «статистическая сводка». Основные виды сводки...733. Три этапа статистической сводки834. Статистическая группировка835. Задачи, решаемые с помощью группировок936. Виды группировок937. Значение понятия «интервал»938.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
