Главная Обратная связь

Дисциплины:

Архитектура (936)
Биология (6393)
География (744)
История (25)
Компьютеры (1497)
Кулинария (2184)
Культура (3938)
Литература (5778)
Математика (5918)
Медицина (9278)
Механика (2776)
Образование (13883)
Политика (26404)
Правоведение (321)
Психология (56518)
Религия (1833)
Социология (23400)
Спорт (2350)
Строительство (17942)
Технология (5741)
Транспорт (14634)
Физика (1043)
Философия (440)
Финансы (17336)
Химия (4931)
Экология (6055)
Экономика (9200)
Электроника (7621)






Исследование взаимосвязи между статистическими факторами



Все в мире взаимосвязано и взаимообусловлено. Экономика – это модель жизни; многие факторы в ней также взаимозависимы.

В науке различают следующие связи между факторами:

  1. Причинно следственные связи. Например, существенный рост инфляции вызывает снижение уровня жизни населения.
  2. Функциональные зависимости. Например, рентабельность продукции есть функция от прибыли и издержек производства и реализации товаров.
  3. Стохастическая зависимость – это зависимость между случайными факторами, проявляющаяся, как правило, в среднем. Суть стохастической зависимости: на изменение значений одной случайной величины другая реагирует изменением своего среднего значения либо закона распределения. Наибольшее практическое применение получила такая разновидность стохастической зависимости как корреляционная зависимость. Корреляция может быть положительной и отрицательной.

Положительная корреляционная зависимость: на увеличение значений одного фактора другой реагирует увеличением в среднем своих значений, и наоборот.

Отрицательная корреляционная зависимость: на увеличение значений одного фактора другой реагирует уменьшением в среднем своих значений, и наоборот.

Интенсивность проявления корреляционной зависимости измеряют таким статистическим показателем как корреляционный момент связи (ковариация):

 

Рассмотрим пример:

 

Номер торговой точки Цена (х) Объем продаж (у)

 

= 52,8

ȳ = 19,4

Кху = -81,2 \ 9= -9,02

 

Вывод: между ценой и объемом продаж существует отрицательная корреляционная зависимость: с ростом цены объем продаж в среднем снижается.

 

Более употребимой характеристикой интенсивности корреляционной связи является коэффициент корреляции.

 

= -9,02 / (4,1*2,9) = -0,76

Ϩх = 4,1

Ϩу = 2,9

 

Свойства коэффициента корреляции:

  1. Коэффициент корреляции принимает значения в интервале (-1; 1)
  2. Отрицательный коэффициент корреляции свидетельствует об отрицательной корреляционной зависимости, и наоборот.
  3. Если коэффициент корреляции по модулю меньше 0,2, то корреляционная зависимость считается незначимой и в большинстве практических случаев ею можно пренебречь.
  4. Если коэффициент корреляции по модулю принял значение от 0,2 до 0,8, корреляционная зависимость считается существенной, ее необходимо учитывать во всех экономических расчетах.
  5. Если коэффициент корреляции по модулю больше 0,8, корреляционная зависимость является близкой к линейно функциональной, т.е. может быть заменена линейной функцией y = b0+b1x, где b0 и b1 – константы.

 




4.10.11

Ряды динамики

Под рядами динамикипонимают упорядоченную во времени последовательность значений какого либо показателей, например

 

Динамика цен на золото

Ноябрь 2009 Январь 2010 Март 2010 Июнь 2010 Сентябрь 2010 Декабрь 2010 Март 2011
792 $\ун

 

 

Ряд динамики в литературе часто называют временным или хронологическим рядом. У ряда динамики 2 характеристики: 1. момент или период времени и 2. соответствующее ему значение показателя (уровень ряда).

Существуют 2 формы задания ряда:

  1. Табличная
  2. Графическая . В данном случае графическое отображение ряда динамики представляет собой линейную диаграмму.

 

 
 

Показатели ряда динамики

Показатели ряда динамики разделяют на 2 вида: базисные и цепные. В случае базисных показателей база сравнения не меняется, постоянна, например, все значение показателя сравниваются с первым. В случае цепных показателей каждое значение показателей сравнивается с предыдущим

Абсолютный прирост

Базисный Цепной
За базу принимаем 1й момент времени ∆i = Ci – C1 ∆2 = 26 ∆3 = 117 ∆4 = 81 ∆5 = 308 ∆6 = 281 ∆7 = 451 ∆I = C2 – C1 ∆2 = 26 ∆3 = 91 ∆4 = -36 ∆5 = 227 ∆6 = -27 ∆7 = 170

 
 



 

 

Коэффициент роста

Базисный Цепной
K(Рi) = Ci / Cб К(Р2) = 1,03 К(Р3) = 1,15 К(Р4) = 1,1 К(Р5) = 1,39 К(Р6) = 1,35 К(Р7) = 1,57 К(Р2) = 1,03 К(Р3) = 1,11 К(Р4) = 0,96 К(Р5) = 1,26 К(Р6) = 0,96 К(Р7) = 1,16  

 

 
 

Темп роста

Тр = Кр * 100%

 

Коэффициент прироста

Базисный Цепной
К(пр) = (Сi – Cб) \ Сб К(пр2) = 0,03 К(пр3) = 0,15 К(пр4) = 0,1 К(пр5) = 0,39 К(пр6) = 0,35 К(пр7) = 0,57 Кпр = (Сi – Cпред) \ Спред К(пр2) = 0,03 К(пр3) = 0,11 К(пр4) = - 0,04 К(пр5) = 0,26 К(пр6) = - 0,02 К(пр7) = 0,16

 
 

Темп прироста

Тпр = Кпр * 100%

 


Эта страница нарушает авторские права

allrefrs.ru - 2019 год. Все права принадлежат их авторам!