Корреляционный метод в анализе взаимосвязи экономических явлений.
Корреляционный метод имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой. В статистике различаются следующие варианты зависимостей:
парная корреляция - связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными); частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков;
множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование. Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определить «полезность» факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициента корреляции служит также оценкой соответствия уравнения регрессии выявленным причинно-следственным связям. Одновременно с корреляцией начала использоваться и регрессия. Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: корреляция оценивает силу (тесноту) статистической связи, регрессия исследует ее форму. Та и другая служат для установления соотношения между явлениями, для определения наличия или отсутствия связи.
Корреляционный и регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направления связи и установление аналитического выражения (формы) связи (регрессионный анализ).
44. Определение тесноты связи признаков экономических явлений.Оценка тесноты связи между признаками предполагает определение меры соответствия вариации результативного признака от одного или нескольких факторов. Их построение базируется на использовании правила сложения дисперсий, когда общую дисперсию можно представить как сумму межгрупповой и внутригрупповой дисперсий. Очевидно, чем больше доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии, тем сильнее влияние группировочного признака-фактора на изучаемый результативный признак. Показателями тесноты связи являются коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение. Коэффициент детерминации определяется как доля межгрупповой дисперсии в общей дисперсии признака-результата. Он показывает, какая часть общей вариации признака-результата объясняется влиянием изучаемого фактора .Формула расчета:
где - общая дисперсия;
– межгрупповая дисперсия.
Эмпирическое корреляционное отношение – это корень квадратный из коэффициента детерминации. Формула расчета: