Для каких явлений (моделей) используется индексный анализ?

Индексный метод является также важнейшим аналитическим средством выявления связей между явлениями. При этом применяются уже не отдельные индексы, а их системы.
В статистической практике индексы применяются при анализе развития всех отраслей экономики, на всех этапах экономической работы. В условиях рыночной экономики особенно возросла роль индексов цен, доходов населения, фондового рынка и территориальных индексов.

 

Что такое индексная модель.

индексная модель – это уравнение, описывающее зависимость результативного показателя от факторных показателей.

Отличие общего индекса от индекса переменного состава.

Общие (сводные) индексы обозначают буквой I и характеризуют динамику сложного явления, элементы которого не поддаются непосредственному суммированию во времени, в пространстве или по сравнению с планом (например, добыча угля несколькими шахтами, цены на картофель в сельхозпредприятиях района).

Индекс переменного состава I_х^ПС показывает относительное изменение рассматриваемого среднего уровня признака в целом за счет двух факторов — изменения индексируемого признака и изменения в структуре совокупности.

Что такое корреляционная связь.

Корреляционная связь - это связь, где воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических данных.

Корреляционная связь между признаками х и у записывается в виде уравнения корреляционной связи, или уравнения регрессии:

Y=f(х), где f(х) — определенный вид функции корреляционной связи, которая описывает линию регрессии.

Чем отличаются уравнения парной и множественной регрессии.

Уравнение парной регрессии y=f(x).

Построение модели парной регрессия (или однофакторная модель) заключается в нахождении уравнения связи двух показателей у и х, т.е. определяется как повиляет изменение одного показателя на другой.

Уравнение множественной регрессии y = b0 + b1x1 + b2x2

В многофакторных моделях результативный признак зависит от нескольких факторов. Множественный или многофакторный корреляционно-регрессионный анализ решает три задачи: определяет форму связи результативного признака с факторными; выявляет тесноту этой связи; устанавливает влияние отдельных факторов.

Что такое линеаризация, в каком случае она необходима.

Линеаризация — (от лат. linearis — линейный), один из методов приближённого представления замкнутых нелинейных систем, при котором исследование нелинейной системы заменяется анализом линейной системы, в некотором смысле эквивалентной исходной.

Линеаризация применяется при наличии нелинейного звена, чтобы некоторые вероятностные характеристики сигнала на выходе оставались без изменения.

 

Что показывает корреляционное отношение.

Корреляционное отношение показывает долю, которую имеет (имеют) признак-фактор (признаки-факторы) в общем влиянии всех факторов, воздействующих на коррелируемый признак.

57. Что показывает таблица сопряженности.

Таблица взаимной сопряженности признаков -обобщенное изображение зависимости (зависимостей) между двумя и более переменными в виде таблицы.

Что проверяется по критерию Стьюдента.

Критерий Стьюдента -дает оценку значимости коэффициента корреляции R и существенности связи между признаками.

По критерию Стьюдента проверяют значимость различия между средними подгрупп и общим средним всей выборки.

Что проверяется по критерию Фишера.

F - критерий Фишера является параметрическим критерием и используется для сравнения дисперсий двух вариационных рядов.

Другими словами критерий Фишера определяет адекватность.

Что показывает коэффициент детерминации.

Коэффициент множественной детерминации показывает, в какой мере вариация результативного признака у определяется вариацией факторного признака х.

Коэффициент детерминации принимает значение от 0 до 1.