 |
Тема 6. Методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений
|
|
|
|
Между различными явлениями и их признаками выделяют два типа связей:
функциональная и жестко детерминированная
Функциональная и статистическая
стохастически детерминированная и вероятностная
Функциональной называется связь, при которой:
Каждому значению признака-фактора соответствует вполне определенное значение результативного признака
каждому значению признака-фактора соответствует распределение значений результативного признака
В зависимости от направления действия функциональные и статистические связи могут быть:
прямолинейные и криволинейные
Прямые и обратные
однофакторные и многофакторные
По аналитическому выражению функциональные и статистические связи могут быть:
Прямолинейные и криволинейные
прямые и обратные
Однофакторные и многофакторные
По количеству факторов, действующих на результативный признак статистические связи могут быть:
прямолинейные и криволинейные
прямые и обратные
Однофакторные и многофакторные
Линейный коэффициент корреляции может быть:
Как положительной, так и отрицательной величиной
только положительной величиной
только отрицательной величиной
В линейном уравнении коэффициент регрессии (а) показывает:
тесноту связи
долю дисперсии «у», зависимую от «х»
На сколько в среднем изменится «у» при изменении «х» на одну единицу
ошибку коэффициента корреляции
на сколько % изменится «у» при изменении «х» на 1 %
С помощью корреляционного анализа можно:
Измерить тесноту связи между варьирующими признаками
установить степень влияния независимых переменных на зависимую
|
|
|
С помощью регрессионного анализа можно:
измерить тесноту связи между варьирующими признаками
Установить степень влияния независимых переменных на зависимую
С помощью коэффициентов ассоциации и контингенции устанавливается связь между признаками:
только количественными
Только качественными
количественными и качественными
Коэффициенты ассоциации и контингенции изменяются:
от 0 до 1
от -1 до +1
от -1 до 0
Коэффициенты взаимной сопряжённости Пирсона и Чупрова изменяются:
От 0 до 1
от -1 до +1
от -1 до 0
Коэффициенты корреляции рангов Фехнера и Спирмена изменяются:
от 0 до 1
от -1 до +1
от -1 до 0
Коэффициент эластичности показывает:
тесноту связи
долю дисперсии «у», зависимую от «х»
на сколько в среднем изменится «у» при изменении «х» на одну единицу
ошибку коэффициента корреляции
на сколько % изменится «у» при изменении «х» на 1 %
Коэффициент корреляциирангов Кендалла изменяется:
от 0 до 1
от -1 до +1
от -1 до 0
Тесноту связи между альтернативными признаками можно оценить
непараметрическими методами через:
Коэффициенты ассоциации и контингенции
показатели взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова
коэффициент корреляции рангов Кендалла
Для аналитического выражения нелинейной связи между факторами используется формула:
+ 
rxy= 0,982
rxy=- -0,991
rxy= 0,870
rxy= 0,982
rxy=- -0,991
rxy= 0,870
Эмпирическое корреляционное отношение представляет собой корень квадратный из отношения... дисперсии(й)
средней из групповых дисперсий к общей
Межгрупповой дисперсии к общей
межгрупповой дисперсии к средней из групповых
средней из групповых дисперсий к межгрупповой
Теснота связи двух признаков при нелинейной зависимости определяется по формуле
+ 
Корреляционный анализ используется для изучения
Взаимосвязи явлений
|
|
|
развития явления во времени
структуры явлений
Тесноту связи между двумя альтернативными признаками можно измерить с помощью коэффициентов
знаков Фехнера
корреляции рангов Спирмена
Ассоциации и контингенции
Парный коэффициент корреляции показывает тесноту
|
|
|
