Тема 1.7. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

Понятие статистической связи. Виды связей между величинами. Связь между количественными показателями. Понятие о корреляционной связи. Аналитическая группировка как метод установления связей между признаками. Графический метод выявления корреляционной связи (корреляционное поле). Факторный и результативный признаки.

Связь прямолинейная и криволинейная, прямая и обратная. Уравнение регрессии. Определение вида уравнения и его параметров. Метод наименьших квадратов.

Оценка значимости параметров уравнения регрессии. Прогноз на основе парной регрессионной модели. Оценка степени тесноты корреляционной связи. Коэффициент линейной корреляции, коэффициент детерминации. Использование MS EXCEL при проведении корреляционно-регрессионного анализа. Построение интервальных прогнозов по модели парной линейной регрессии, с применением табличного процессора MS EXCEL, пакета STATISTIСA, программного компонента обеспечения расчетно-аналитической деятельности (ПК ОРАД). Использования специализированного программного продукта ТИК (тренажно-имитационного комплекса) для расчета статистических показателей.

Оценка связи качественных признаков. Коэффициент ассоциации и контингенции. Коэффициент взаимной сопряженности. Непараметрические показатели связи. Ранговые коэффициенты связи.

Практическое занятие «Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений» - очной, заочной форм обучения (применяемая образовательная технология: пакет MS Excel) - интерактивная форма обучения по очной и заочной формам обучения «Семинар в диалоговом режиме».

1. Понятие статистической связи. Виды связей между величинами. Связь между количественными показателями. Понятие о корреляционной связи.

2. Аналитическая группировка как метод установления связей между признаками. Графический метод выявления корреляционной связи (корреляционное поле). Факторный и результативный признаки.

3. Связь прямолинейная и криволинейная, прямая и обратная. Уравнение регрессии. Определение вида уравнения и его параметров. Метод наименьших квадратов.

4. Оценка значимости параметров уравнения регрессии. Прогноз на основе парной регрессионной модели. Оценка степени тесноты корреляционной связи. Коэффициент линейной корреляции, коэффициент детерминации. Использование MS EXCEL при проведении корреляционно-регрессионного анализа.

5. Построение интервальных прогнозов по модели парной линейной регрессии, с применением табличного процессора MS EXCEL, пакета STATISTIСA, программного компонента обеспечения расчетно-аналитической деятельности (ПК ОРАД). Оценка связи качественных признаков. Коэффициент ассоциации и контингенции. Коэффициент взаимной сопряженности. Непараметрические показатели связи. Ранговые коэффициенты связи.

Задания для самостоятельной работы

Проработать следующие вопросы:

- понятие статистической связи. Другие виды связи: функциональная и стохастическая связь, прямолинейные и криволинейные связи, однофакторные и многофакторные связи. Корреляционная связь. Прямые и обратные связи. Корреляционное поле;

- вычисление параметров линейной корреляционной связи методом наименьших квадратов. Система нормальных уравнений. Формулы вычисления коэффициента регрессии и свободного члена уравнения регрессии. Интерпретация параметров парной линейной регрессии Коэффициент эластичности;

- оценка степени тесноты корреляционной связи: корреляционное отношение, линейный коэффициент корреляции, коэффициент детерминации;

- оценка качества и проверка надежности уравнения регрессии. Значимость коэффициентов линейной регрессии, критерий Стьюдента;

- прогноз на основе парной регрессионной модели;

- нелинейная корреляция: параболическая гиперболическая;

- множественное уравнение регрессии. Формулы отыскания коэффициентов уравнения регрессии. Частные коэффициенты эластичности;

- парные коэффициенты корреляции. Частные коэффициенты корреляции;

- непараметрические методы связи качественных признаков. Порядковые переменные, ранги и ранжирование. Связные и несвязные ранги. Измерение связей порядковых переменных. Коэффициент корреляции рангов Спирмена. Коэффициент ассоциации, контингенции;

Подготовиться к практическому занятию.

Выполнить домашнее задание.

Изучить категориальный аппарат.

Изучить построение интервальных прогнозов по линейной модели множественной регрессии с применением табличного процессора EXCEL 2010, пакета STATISTIСA.

Рекомендации по выполнению заданий для самостоятельной работы

и подготовке к практическому занятию

При изучении данной темы студенты должны уметь выявлять связь между количественными показателями. Усвоить графический метод выявления корреляционной связи (корреляционное поле). Уметь устанавливать связь между показателями: прямолинейную, и криволинейную, прямую и обратную. Определять вид уравнения регрессии, рассчитывать его параметры. Применять метод наименьших квадратов. Детально проработать материал, посвященной оценки значимости параметров уравнения регрессии. Уметь применять коэффициент линейной корреляции, коэффициент детерминации, давать экономическую интерпретацию полученных результатов.

Контрольные вопросы для самопроверки

1. В чем состоит отличие между функциональной и стохастической связью? Что собой представляет корреляционная связь? Какими статистическими методами исследуются функциональные и корреляционные связи?

2. Какие основные задачи решают с помощью корреляционного и регрессионного анализа?

3. Опишите алгоритм построения уравнения парной линейной связи. В чем состоит значение уравнения регрессии? Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов регрессии.

4. Какой метод используют для определения параметров уравнения регрессии.

5. Почему необходима проверка адекватности регрессионной модели? Как осуществляется проверка значимости коэффициентов регрессии?

6. Какие показатели измеряют тесноту корреляционной связи? Какое значение имеет коэффициент детерминации?

7. В каких пределах измеряется коэффициент корреляции?

8. Укажите соответствие между значением коэффициента корреляции и силой связи, изучаемых показателей.

9. Дайте экономическую характеристику парной регрессионной модели.

10. Какой экономический смысл имеет коэффициент эластичности? Как он рассчитывается?

11. Какие непараметрические методы применяются для анализа качественных признаков?

Рекомендуемая основная и дополнительная учебная литература и иные источники:

Основная литература: 8,2,1.

Дополнительная литература: 8,3,1; 8,3,2; 8,3,3; 8,3,4.