Изучение статистической связи

Статистика призвана изучать коммерческую деятельность с количественной стороны. Это осуществляется с помощью соответствующих приемов и методов статистики и математики.
Статистические показатели коммерческой деятельности могут состоять между собой в следующих основных видах связи: балансовой, компонентной, факторной и др.
^ Балансовая связь — характеризует зависимость между источниками формирования ресурсов (средств) и их использованием.

, где
— остаток товаров на начало отчетного периода;
— поступление товаров за период;
— выбытие товаров в изучаемом периоде;
— остаток товаров на конец отчетного периода.
Левая часть формулы характеризует предложение товаров

, а правая часть — использование товарных ресурсов .
^ Компонентные связи показателей коммерческой деятельности характеризуются тем, что изменение статистического показателя определяется изменением компонентов, входящих в этот показатель, как множители:
В статистике коммерческой деятельности компонентные связи используются в индексном методе. Например, индекс товарооборота в фактических ценах представляет произведение двух компонентов — индекса товарооборота в сопоставимых ценах и индекса цен , т.е. .

Важное значение компонентной связи состоит в том, что она позволяет определять величину одного из неизвестных компонентов:
или
^ Факторные связи характеризуются тем, что они проявляются в согласованной вариации изучаемых показателей. При этом одни показатели выступают как факторные, а другие — как результативные.
Факторные связи могут рассматриваться как функциональные и корреляционные.
При функциональной связи изменение результативного признака всецело зависит от изменения факторного признака :

При корреляционной связи изменение результативного признака не всецело зависит от факторного признака , а лишь частично, так как возможно влияние прочих факторов £: Y= f(x) +£

коэффициент корреляции: ,

где – средняя из произведений значений признаков ху; – средние значения признаков х и у; - средние квадратические отклонения признаков х и у. Он используется в том случае, если связь между признаками линейная

Построение таблиц – наиболее простой способ иллюстрации зависимости м/у показателями. Для анализа тесноты корреляционной зависимости использутся показтель корреляции рангов. Для этого от абсолютных показателей переходят к условным – рангам, принимая самое маленькое число.

Степень тесноты корреляционной связи количественно может быть оценена с помощью коэффициента корреляции, величина которого определяет характер связи

По направлению выделяют связь прямую и обратную.

При прямой связи с увеличением или уменьшением значений факторного признака происходит увеличение или уменьшение значений результативного. В случае обратной связи с увеличением значений факторного признака значения результативного убывают, и наоборот.

По аналитическому выражению выделяют связи: прямолинейные (или просто линейные) и нелинейные. Если статистическая связь между явлениями может быть приближенно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной; если же она выражается уравнением какой-либо кривой линии то такую связь называют нелинейной или криволинейной.

1. Теснота связи между признаками определяется с помощью метода:

Корреляционного анализа

2. Вычислено уравнение регрессии между себестоимостью единицы продукции и накладными расходами в рублях У=100-0,7*Х. Это означает, что по мере роста накладных расходов на 1р. Себестоимость продукции снижается на: 70 коп.

3. На сколько единиц своего измерения изменится результативный признак при изменении факторного признака на единицу, характеризует коэффициент Регрессии

4. Связь является функциональной, если определенному значению факторного признака соответствует: