Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Регрессионный анализ как метод изучения формы связи между явлениями.
Использование регрессионного метода исследования помогает выполнить две основные задачи: · выразить аналитическую форму связи, т. е. построить уравнения связи (регрессии); · на основе уравнения регрессии рассчитать теоретические уровни (ожидаемые или прогнозируемые показатели). Решаются эти задачи поэтапно. Суть первого этапа, подразумевающего выражение аналитической формы связи в видепостроения уравнения регрессии, заключается в том, что по характеру расположения точек в корреляционном поле делается вывод о форме связи и ее виде, т. е. определяется уравнение, с помощью которого выражается тенденция тренда. Применяя способ наименьших квадратов к выбранному уравнению связи, подбираются такие значения параметров, при которых сумма отклонений значений признака от искомой линии будет минимальной · к уравнению прямой
· к уравнению гиперболы · к уравнению параболы 2-го порядка Далее ломаная кривая эмпирических значений признака заменяется теоретической прямой или кривой. Смысл этой замены заключается в выравнивании эмпирической ломаной, которое позволяет отыскать в ее движении некоторую закономерность. Выравнивание выявляет заложенную в движении ряда общую тенденцию развития явления и представляет значения показателя как его функцию. Самым сложным в практическом применении теории корреляции является правильный выбор уравнения связи. Построить уравнение регрессии – значит найти коэффициенты при факторах, входящих в уравнение. Запишем уравнение линейной регрессии: – результативный показатель; x – факт. признак; – свобод.параметр ур-ния, который характ. уровень результат. призн. при x = 0; – коэффиц. регрессии, который показывает, на сколько изменится результат.призн., если факт. Увелич. на 1%. Параметры ур-ния регрессии можно рассчитать по след.формулам:
Чтобы опред., с какой степенью достоверности построенноеур-ние регрессии воспроизводит реальный характер зависимости результат. признака от факт., рассчитывают среднюю ошибку аппроксимации (А) по формуле 70.Показатели потребления населения.
|