Функциональная , статистическая и корреляционная связь.

 

Между общественными и экономическими явлениями наблюдается два основных вида связей: 1)функциональная 2) статистическо-стахостическая или вероятностная связь. корреляционная связь является частным видом статистической связи.

В финансовой экономике функциональная зависимость встречается часто, например, это оплата за кредит начисленная на основе определенной ставки. Гораздо чаще в экономике встречается статистическая связь. При статической связи каждому значению независимой переменной Х соответствует множество зависимых переменных у. Статистическая связь проявляется лишь в «общем и среднем», при бесконечном числе наблюдений.

Математическая статистическая связь – это такая зависимость у от х когда изменение независимой переменной Х изменяет закон распределения у.

Корреляционной связью называется такая статистическая связь когда изменение независимой переменной Х приводит к законному изменению математическое ожидания У.

 

Билет №30

Виды корреляционных полей.

Корреляционной называется такая стат. связь когда изменение независимых переменных х приводит к закономерному измененению мат. ожидания у.

Например, х=х1, . При этом можно вычислить мат. ожидание прибыли

Если наблюдаемая зависимость между изменением зависимой переменной х и мат. ожиданием у, то такая связь будет корреляционной

Эта связь может быть прямой когда с ростом х растёт и у, может быть обратной когда с ростом х зависимость признака у уменьшится.

Графически оно изображается в виде корреляционного поля.

 

Отметим, что методы статистики позволяют обнаружить и определить тесноту связи как между количественными так и между качественными признаками.

 

Билет 31

Условия применения корреляционного анализа.

 

Он применим не ко всем статистическим данным, условия: 1)Использованные наблюдения должны быть случайно выбраны из генеральной совокупности. 2) Наблюдения должны быть независимы друг от друга. 3) Из исходной совокупности должны быть удалены аномалии. 4)Желательно чтобы исходные данные подчинялись (К+1) –мерному закону распределения, (К+1)-число независимых признаков.

Если данных немного их можно отобразить графически, простейшее решение-это построение корреляций, если данных мало построить корреляционное поле и выявить тенденцию в расположение наблюдаемых данных.

Если зависимость между Х и У тяготеет к прямоте то данные подчиняются нормальному закону распределения.

5) Число наблюдений, по которым строится модель должно превышать число факторных признаков в 5-10.

6) Факторные признаки Xi не должны находиться между собой в факторной зависимости, такая зависимость порождает ложную регрессию. И эта зависимость называется мульти колиниарность.

 

Билет №32