Новости партнёров:



Корреляционный анализ

Уравнение связи позволяет решить только первую задачу корреляционного анализа – выразить характер связи, то есть показать количественные изменения изучаемого явления под действием различных факторов.

Вторая задача – измерение тесноты связи между изучаемыми явлениями – решается путём исчисления специального показателя – коэффициента корреляции, который позволяет судить о силе этой зависимости.

Коэффициент корреляции (r) при прямолинейной зависимости рекомендуется исчислять по формуле:


Подставив значения из выше приведённых данных, получим:


Коэффициент корреляции по абсолютной величине может принимать значения от 0 до 1. Если никакой связи между изучаемыми показателями нет, коэффициент корреляции будет равен нулю, если существует очень тесная связь, коэффициент будет близок к единице.

Если величина коэффициента корреляции составляет единицу, значит результативный признак полностью зависит от признака-фактора, то есть. по существу корреляционная зависимость совпадает с функциональной. Следовательно, чем ближе коэффициент корреляции к единице, тем теснее связь между изучаемыми явлениями и наоборот.

Знак ( + ) при коэффициенте корреляции означает прямую зависимость между изучаемыми признаками, то есть. при увеличении одной переменной величины величина другой переменной возрастает.

Знак ( ) при коэффициенте означает обратную связь: с увеличением одной переменной величины величина другой переменной уменьшается.

Большое значение в корреляционном анализе имеет правильный выбор уравнения линии регрессии. От этого зависит точность корреляционных расчётов и правильность выводов по результатам анализа.

Корреляционные зависимости выражаются в прямолинейной форме , гиперболической  и параболической .

Приведённый пример корреляционного анализа относится к классу задач парной корреляции, на основе которой осуществляется анализ влияния одного признака на другой без учёта влияния других факторов на результативный показатель.

Количественная оценка влияния нескольких (более двух) факторов на величину анализируемого показателя осуществляется на базе построения и анализа многофакторных корреляционных моделей, отражающих множественные корреляционные зависимости.

Для изучаемых зависимостей при анализе многофакторных корреляционных зависимостей используется линейное уравнение множественной регрессии:


Наиболее доступны для анализа корреляционных зависимостей с точки зрения методики и трудоёмкости расчётов парные корреляционные модели. Однако использование корреляционного анализа в масштабе отдельных предприятий затруднено ввиду отсутствия возможности обеспечения относительно большого количества наблюдений. Установлено, что корреляционная связь с достаточной чёткостью и полнотой проявляется лишь в массе случаев; количество наблюдений, на основании которых строится модель, должно быть достаточно велико – это одно из главных условий корреляционного анализа. Практически для расчётов необходимо провести не менее 20 – 25 наблюдений. Следовательно, массовость изучаемых объектов в корреляционном анализе рассматривается как необходимое условие получения достоверных данных. Чем большая совокупность объектов исследуется, тем точнее результаты анализа.

Между тем условие массовости наблюдений не всегда выполнимо применительно к анализу экономических явлений, в том числе и к анализу использования основных фондов в масштабе отдельного предприятия. Более благоприятные условия корреляционного анализа создаются при анализе экономических явлений по группе предприятий, по министерству или главку; в этом случае массовость наблюдений значительно расширяется.

Применение корреляционных методов анализа в оценке хозяйственной деятельности отдельных предприятий возможно при расчленении отдельных показателей во времени (годовые показатели расчленяются в квартальном или месячном разрезе).


AbcPort.ruЭлектротехникаИзмерительные приборыПроизводствоОрганизация заготовокМастерскаяКарта сайтаОрганизация заготовок шерсти
Abcport.ru © При копировании материалов ссылка на сайт обязательна


Работает на Amiro CMS - Free