Корреляционно-регрессионный анализ

адекватность регрессионной модели
Экономическая интерпретация параметров уравнения регрессии
Заключение

однако не обнаруживаются на основе единичного наблюдения, называются массовыми явлениями.

Сама такая закономерность называется статистической закономерностью.
Статистическая закономерность наблюдается в тех случаях, когда:
а) в исследуемом процессе действует один общий комплекс причин;
б) наряду с этим в каждом отдельном случае действуют особые дополнительные причины, всякий раз иные.

корреляционный и регрессионный анализы.
Теория и методы корреляционного анализа используются

для выявления связи между случайными переменными и оценки ее тесноты.
Основной задачей регрессионного анализа является установление формы и изучение зависимости между переменными.

которые принимает другая случайная величина (физическая характеристика), в статистике называется

регрессией.

связи:
Функциональные – характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и

изменением результативной величины.
Корреляционные (статистические) - рассматриваются как признак, указывающий на взаимосвязь ряда числовых последовательностей.

y = f(x).
Графически статистическая зависимость двух признаков может быть

представлена с помощью поля корреляции, при построении которого на оси абсцисс откладывается значение факторного признака X, а по оси ординат – результирующего Y.

свойств моделируемой совокупности единиц.
2. Установление наличия связи в фактическом материале, определение

ее направления и формы.
3. Измерение степени тесноты связи между признаками, т.е. степени приближения ее к функциональной зависимости.
4. Построение регрессионной модели, ее экономическая интерпретация и практическое использование.

процесс статистического исследования, поэтому их использование в статистике часто именуют

корреляционно-регрессионным анализом.
Корреляционно-регрессионный анализ используется для исследования форм связи, устанавливающих количественные соотношения между случайными величинами изучаемого процесса.

аналитических группировок
метод дисперсионного анализа
метод корреляционного анализа

и соответствующих ему значений результативного признака (значение признака Х располагается

в возрастающем порядке, затем прослеживают направление изменения величины результативного признака Y).

статистической совокупности группируются, как правило, по факторному признаку и для

каждой группы исчисляется средняя или относительная величина по результативному признаку.

изображаются в виде таблицы и располагаются таким образом, чтобы итоги

между отдельными частями были равны, т.е. чтобы был баланс.

переменными, при которых значение одной переменной можно принять за зависимую

переменную, которая «в среднем» изменяется в зависимости от того, какие значения принимает другая переменная, рассматриваемая как причина изменения зависимой переменной.
Теоретической линией регрессии – называется линия, вокруг которой группируются точки корреляционного поля и которая указывает основное направление, основную тенденцию связи.

которой характеризуется зависимость между признаками.
Тип уравнения выбирается на основе теоретического

анализа и исследования фактических данных. В большинстве случаев связи в общественных явлениях изучают по уравнению прямой, вида y=a+bx, где a и b – параметры искомой прямой.

-1 до +1. Чем ближе коэффициент корреляции по абсолютной величине

к 1, тем теснее связь между признаками. Знак при линейном коэффициенте корреляции указывает на направление связи: прямой зависимости соответствует знак «+», а обратной зависимости – знак «-».
Зная коэффициент корреляции, можно дать качественно-количественную оценку тесноты связи. Используются, например, специальные табличные соотношения (так называемая шкала Чеддока).

важна их адекватность, т.е. соответствие фактическим данным.
Проверка значимости (существенности)

осуществляется с помощью t-критерия Стьюдента. При этом рассчитываются значения t-критерия:

и надежности построенной модели (уравнения регрессии), ее необходимо проанализировать. Прежде

всего нужно проверить, согласуются ли знаки параметров с теоретическими представлениями и соображениями о направлении влияния признака-фактора на результативный признак (показатель).

от размера их активов.
А также проведена проверка данной модели

на адекватность по критерию Стьюдента, результат оказался положительным (модель адекватна, т.е. ее можно применять), а затем дана экономическая оценка этой модели - при увеличении активов банка увеличивается и прибыль.