 |
Пон-е о функцион. и ст. связях. Осн. цели коррел-регресс. анализа.
|
|
|
|
Различают два типа связей между различными явлениями и их признаками: функциональную или жестко детерминированную, с одной стороны, и статистическую или стохастически детерминированную- с другой. Связь результативного признака у с факторным признаком х называется функциональной, если каждому значению факторного признака х соответствует одно или несколько строго определенных значений результативного признака у.
Характерной особенностью функциональных связей является то, что в каждом отдельном случае точно известен полный перечень факторов, определяющих значение результативного признака у, а также точный механизм их влияния, выраженный определенным уравнением.
В реальной общественной жизни все явления связаны между собой и нет конечного числа факторов х, которые абсолютно полно определяли бы собой результативный признак у. Следовательно, и парная, и множественная функциональные зависимости признаков являются лишь абстракциями, полезными и необходимыми при анализе явлений, но упрощающими реальность. Чаще всего функциональные связи наблюдаются в явлениях, описываемых математикой, физикой, механикой и другими точными науками. Эти науки используют функциональные связи не только в аналитических целях, но и в целях прогнозирования.
Статистическая связь не имеет ограничений и условий, присущих функциональным связям. Если с изменением значений факторного признака х результативный признак у в определенных пределах может принимать любые значения с некоторой вероятностью, то его среднее значение или иные статистические (массовые) характеристики (показатели вариации, асимметрии, эксцесса и т.п.) изменяются по определенному закону – связь является статистической (стохастически детерминированной). Иными словами, при статистической связи разным значениям факторного признаках соответствуют разные распределения значений результативного признака у и с изменением х ряды у закономерно изменяются.
Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным значениям факторного признака х соответствуют различные средние значения результативного признака у. При этом с изменением значения факторного признака х закономерным образом изменяется среднее значение результативного признака у; в то время как в каждом отдельном случае значение признака у (с различными вероятностями) может принимать множество различных значений.
|
|
|
Основными задачами корреляционного анализа являются оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной связи. Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами, поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.
34.Показатель тесноты парной корреляционной связи.
Наиболее простым вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция, т.е. зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными). Математически эту зависимость можно выразить как зависимость результативного показателя у от факторного показателя х. Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака х увеличивается и признак у, при обратной связи с увеличением признака х уменьшается признак у.
Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции r, для расчета которого можно использовать, например, две следующие формулы:
|
|
|
(8.8)
Линейный коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от -1 до + 1 или по модулю от 0 до 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь. Знак указывает направление связи: «+» - прямая зависимость, «-» имеет место при обратной зависимости.
35.Определение параметров уравнения парной регрессии.
Регрессионный метод заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной). Парная регрессия - это уравнение связи двух переменных у и х, где у - зависимая переменная (результативный признак); х - независимая, объясняющая переменная (признак-фактор). Различают линейные и нелинейные парные регрессии.
Построение уравнения парной регрессии сводится к оценке ее параметров. Для оценки параметров парных регрессий, линейных по параметрам, используют метод наименьших квадратов (МНК). МНК позволяет получить такие оценки параметров парной регрессии, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических значений минимальна. Чтобы рассчитать параметры уравнения парной регрессии, необходимо:
1. Построить поле корреляции.
2. Рассчитать параметры уравнений линейной, гиперболической парной регрессии. Записать уравнения в явном виде.
3. Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации (для каждого уравнения).
4. Оценить значимость коэффициентов регрессий с помощью t-критерия Стьюдента и доверительных интервалов.
5. Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования.
6. По значениям характеристики, рассчитанных в пп. 3,4,5, выбрать лучшее уравнение регрессии.
7. По лучшему уравнению рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 10% от его среднего уровня. Определить доверительный интервал прогноза для уровня значимости =0,05.
|
|
|
36.Пром.п/п-е и пром-ть как об-т изуч-я ст-ки; отрасл.класс-я пром-ти. Общ.с.класс-ры по формам собств-ти, типам юр.лиц и суб-в хоз-я без обр-я юр.лица.
Объектом изучения статистики является промышленность, т.е. происходящие в ней явления и процессы, складывающиеся взаимосвязи и закономерности.
По характеру воздействия на предмет отрасли делятся на две группы: добывающие и обрабатывающие.
Добывающие отрасли обеспечивают получение природных ресурсов минерального и растительного происхождения, а обрабатывающие отрасли обеспечивают переработку исходного сырья, полученного в добывающей промышленности, а также в сельском хозяйстве.
Таким образом, к добывающей промышленности относят горнодобывающие предприятия - по добыче руд цветных и черных металлов и нерудного сырья для металлургии, горнохимического сырья, нефти, газа, угля, торфа, сланцев, соли, нерудных строительных материалов, а также гидроэлектростанции, предприятия по лесоэксплуатации, по улову рыбы и добыче морепродуктов.
К обрабатывающей промышленности относят предприятия по производству черных и цветных металлов, проката, химических и нефтехимических продуктов, машин и оборудования, продуктов деревообработки и целлюлозно-бумажной промышленности, цемента и других строительных материалов, продуктов легкой и пищевой промышленности, а также теплоэлектростанций и предприятий по ремонту промышленных изделий.
Важным условием повышения эффективности общественного производства является совершенствование отраслевой структуры промышленности. Под отраслевой структурой промышленности понимается состав отраслей или комплексов, входящих в промышленность, и их доля в общем объеме промышленного производства. Для анализа отраслевой структуры промышленности обычно используются следующие показатели:
· доля отдельной отрасли или комплекса в общем объеме промышленного производства и ее изменение в динамике;
|
|
|
· доля прогрессивных отраслей в общем объеме промышленного производства и ее изменение в динамике;
· коэффициент опережения;
· соотношение между добывающими и перерабатывающими отраслями.
Общегосударственный классификатор видов экономической деятельности (ОКЭД) является составной частью Единой системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации (ЕСКК ТЭСИ) Республики Беларусь.
В основу разработки ОКЭД положен классификатор видов экономической деятельности Европейского Союза (КДЕС).
ОКЭД предназначен для классификации юридических лиц, их структурных подразделений и индивидуальных предпринимателей (далее – юридические лица) в соответствии с выполняемыми ими видами хозяйственной деятельности и создания основы для подготовки статистических данных о результатах производства, затратах на производство, формировании капитала, финансовых операциях и т. п.
ОКЭД используется при решении следующих задач:
– макроэкономического моделирования экономики в соответствии с принципами системы национальных счетов;
– обеспечения сопоставимости данных при международном обмене статистической информацией.
Объектами классификации в ОКЭД являются виды деятельности юридических лиц. На практике большинство юридических лиц осуществляет экономическую деятельность смешанного характера. Поэтому при отнесении их к виду деятельности следует проводить различие между основной, второстепенной и вспомогательной деятельностью.
ОКРБ по формам собственности предназначен для автоматизированной обработки информации, связанной с учетом и анализом деятельности юридических лиц различных форм собственности и индивидуальных предпринимателей
|
|
|
