Моделирование стоханистических связей

• корреляционные

• регрессивные

Корреляционная связь – существует там, где взаимосвязанные явления зависят только от случайных величин. Изменения факторных признаков вызывает изменение средней величины результативного признака.

Задача корреляционного анализа – изменение тесноты связи между варьирующими признаками с помощью коэффициентов и индексов корреляции. Методика их расчета зависит от количества учитываемых факторных признаков, поэтому коэффициенты, измеряющие тесноту связи, могут быть коэффициентами множественной корреляции.

Задачи регрессионного анализа – выбор типа модели, установление степени влияния независимых на зависимые переменные и определение расчетных значений зависимой переменной. Формально корреляционные связи, измеренные с помощью корреляционного анализа, измерение с помощью коэффициентов определения тесноты, регрессии. Показатели используются независимо, но полный анализ предполагает их совместное использование

Форма результата:yx = 10+2x (регрессионная модель), r = -0.75, Fэ>Fт

r – линейный коэффициент парной корреляции -1≤r≤+1

r = -0.75 – тесная обратная зависимость