Статистическое изучение взаимосвязей социально-экономических явлений. Теория статистики Понятие о функциональной и корреляционной связи

При изучении различных экономических явлений постоянно сталкиваемся с причинно-следственными связями, когда некоторые явления, именуемые причинами, порождают другое явление, именуемое следствием (результатом). Причины будем называть факторными признаками или просто факторами, а результат – результативным признаком. Изучение и измерение связей между причинами и следствием проводятся с помощью статистических методов.

Основной задачей корреляционного анализа является измерение тесноты связи между переменными (случайными величинами) путем точечной и интервальной оценок соответствующих коэффициентов (характеристик).

С помощью корреляционного анализа производиться отбор факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результативный признак (на основании степени связи между ними), обнаружение ранее неизвестных причинных связей.

Корреляция непосредственно не выявляет причинных связей между переменными, но устанавливает численное значение тесноты этих связей и достоверность суждений об их наличии.

Пусть требуется изучить влияние на экономический показатель Y факторов X 1 ,X m .

Рассматривая зависимость между результативным показателем Y и факторными признаками X 1 ,X m , можно выявить две категории связей:

1) Функциональную зависимость;

2) Корреляционную зависимость;

Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторных признаков и изменением результативной величины, то есть каждому конкретному набору значений факторов соответствует определенное значение результативного признака.

В экономике имеем дело, как правило, с явлениями и процессами, где нет таких жестких связей. Причинная обусловленность экономических явлений связана с огромной совокупностью взаимозависимых обстоятельств. Число обстоятельств (факторов), которые влияют на исследуемый экономически показатель, достигает несколько сотен.

Связь между причинами и следствием многозначна и носит вероятностный характер. В данном, случаем имеет место корреляционная зависимость.

В корреляционных связях между измерением факторов и результативного признака нет полного соответствия. Воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных. Дело в том, что выделенные факторы не являются единственной причиной изменения результативного показателя. Наряду с ним на величину Y влияет множество других причин.

Поэтому для одного и того же набора значений факторов значение Y может оказаться различным. Таким образом, одновременное воздействие на изучаемый признак Y большого количества самых разнообразных факторов приводит к тому, что одному набору значений факторов соответствует целое распределение значений результативного признака Y .

При сравнении функциональных и корреляционных зависимостей следует иметь ввиду, что при наличии функциональной зависимости можно, зная значение факторов, точно определить величину Y . При наличии же корреляционной зависимости устанавливается лишь тенденция изменения Y при изменении факторов.

При исследовании корреляционных зависимостей необходимо:

1) Установить факт наличия связи, определить ее направления и форму;

2) Измерить степень тесноты связи между признаками;

3) Найти аналитическое выражение связи, то есть построить регрессионную модель;

4) Оценить адекватность модели и дать ее интерпретацию.

Для того, чтобы результаты корреляционного анализа дали желаемый результат, должны выполняться определенные требования в отношении отбора объекта исследования и признаков-факторов. Одним из важнейших условий правильного применения методов корреляционного анализа являются требования односторонности тех объектов, которые подвергаются изучению. Другим важным требованием, обеспечивающим надежность выводов корреляционного анализа, является требование достаточного числа наблюдений. Кроме того, большое значение имеет отбор факторов, оказывающих влияние на результативный показатель. Включаемые в рассмотрение факторы-признаки должны быть по возможности независимыми друг от друга, так как наличие тесной связи между ними свидетельствует о том, что они характеризуют одни и те же стороны изучаемого явления и в значительной мере дублируют друг друга.

Следует заметить, что все основные положения корреляционного анализа разработаны в предположении о нормальном характере распределения рассматриваемых признаков (случайных величин). В действительности сталкиваемся с теми или иными отклонениями от исходных предпосылок. Но это не означает, что следует отказаться от применения методов корреляционного анализа.

В корреляционном анализе различают следующие варианты зависимостей:

1) Парную корреляцию – связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными);

2) Частную корреляцию – зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированных значениях других факторных признаков;

3) Множественную корреляцию – зависимость между результативным и двумя и более факторными признаками.

Конец работы -

Эта тема принадлежит разделу:

Предмет, задачи и методы эконометрики

Цели и задачи изучения темы.. изучить предмет задачи и методы эконометрики.. основные понятия эконометрики измерения в экономике наблюдение сводка и группировка статистических данных..

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Твитнуть

Все темы данного раздела:

Наблюдение, сводка и группировка статистических данных
Объект наблюдения – явление или совокупность явлений, информацию о которых собирают в процессе наблюдения. В зависимости от цели наблюдения объектами наблюдения могут стать различные территории, от

Цели и задачи изучения темы
изучить понятия статистического ряда распределения, вариационного ряда распределения (дискретного/интервального); исследовать статистическое распределение выборки; определять величины интервала; из

Статистическим распределением выборки
Статистическим распределением выборкиназывают перечень вариант и соответствующих им частот (или относительных частот). Статистическое распределение выборки можно задать в виде таблицы, в п

Определение величины интервала. Формула Стерджесса
Величина интервала - разность между наибольшим и наименьшим значениями признака в каждой группе, называемыми границами интервала.

Графический способ изображения статистических данных
Графическим способом изображения статистических данных называют их условное изображение при помощи точек, линий, плоскостей, геометрических фигур и условных знаков. Графики в статистике применяются

Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения. Статистический ряд распределения представляет собой упорядоченн

Цели и задачи изучения темы
изучить абсолютные и относительные величины; средние величины (понятие средней величины, формула степенной средней, формула средней геометрической, свойство мажорантности средних, мода, медиана, фо

Абсолютные и относительные величины
В результате статистического наблюдения, сводки и группировки собранного статистического материала получена разносторонняя информация об изучаемых процессах и явлениях. Итоговые данные по изучаемой

Средние величины
Средняя величина представляет собой обобщенную характеристику совокупности однородных явлений по какому-либо одному количественно варьируемому признаку. Средние величины играют важную роль

Показатели вариации признака
Под вариациейв статистике понимают такие количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия различны

Различают два вида обобщающих показателей, характеризующих количественную сторону исследуемых явлений и процессов: абсолютные и относительные. Абсолютные показатели - именованные числа, им

Законы распределения случайных величин

Числовые характеристики случайных величин
Закон распределения полностью характеризует случайную величину. Однако он часто неизвестен. В ряде случаев даже удобнее пользоваться числами, которые описывают случайную величину суммарно. Такие чи

Экономические показатели, как правило, являются случайными величинами. Случайной величиной называется величина, которая в результате опыта (испытания) может принять одно и только одно возм

Закон равномерной плотности
На практике встречаются непрерывные случайные величины, о которых заранее известно, что их возможные значения лежат в пределах некоторого определенного интервала. Кроме того, известно, что в предел

Показательное распределение
Показательным (экспоненциальным) называют распределение вероятностей величины Х, которое описывается плотностью

Нормальный закон распределения
Нормальный закон распределения (закон Гаусса) характеризуется плотностью В экономике часто вст

Усеченные законы распределения
Пусть случайная величина Химеет функцию распределения F(x), заданную на всей числовой оси. Выберем на этой оси интересующий нас отрезок }