Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Понятие функциональной, статистической и корреляционной зависимости.




 

Экономические явления, обладая большим разнообразием, характеризуются множеством признаков, отражающих те или иные их свойства. Эти признаки изменяются (варьируются) во времени и пространстве. Нередко изменения признаков взаимозависимы и взаимообусловлены. В одних случаях связь (зависимость) между признаками оказывается очень тесной (например, часовая выработка и заработная плата), а в других случаях связь между признаками не обнаруживается или выражается очень слабо (например, пол студентов и их успеваемость). Чем теснее связь между признаками, тем точнее принимаемые решения и легче управление системами.

Среди многих форм связей явлений важнейшую роль играет причинная, определяющая все другие формы. Сущность причинности состоит в порождении одного явления другим. В любой конкретной связи одни признаки выступают в качестве факторов, воздействующих на другие и обусловливающие их изменение, другие — в качестве результатов действия этих факторов (одни представляют собой причину, другие — следствие). Признаки, характеризующие следствие, называются результативными (зависимыми, объясняемыми переменными у), признаки, характеризующие причины — факторными (независимыми, объясняющими переменными х).

Различают два типа зависимости между явлениями и их признаками: функциональную, или жестко детерминированную (например, зависимость выработки продукции на одного рабочего от объема выпущенной продукции и численности рабочих), и статистическую, или стохастически детерминированную (например, зависимость между производительностью труда и себестоимостью единицы продукции).

Функциональная зависимость -связь, при которой каждому значению независимой переменной х: соответствует точно определенное значение зависимой переменной у.

Статистическая зависимость-связь, при которой каждому значению независимой переменной х соответствует множество значений зависимой переменной у, причем неизвестно заранее, какое именно значение примет у

Частным случаем статистической зависимости является корреляционная зависимость - связь, при которой каждому значению независимой переменной х соответствует определенное математическое ожидание (среднее значение) зависимой переменной у.

Корреляционная связь является «неполной» зависимостью, которая проявляется не в каждом отдельном случае, а только в средних величинах при достаточно большом числе случаев.

Например: повышение квалификации работника ведет к росту производительности труда. Это положение подтверждается в массе явлений и не означает, что у двух или более рабочих одного разряда, занятых аналогичным процессом, будет одинаковая производительность труда. Уровни выработки будут различаться, так как у этих рабочих могут быть различными стаж работы, техническое| состояние станка, состояние здоровья и т.д.

Особенности зависимости

Функциональная зависимость всегда выражается формулами, что в большей степени присуще точным наукам (математике, физике) С одинаковой силой проявляется у всех единиц совокупности, является полной и точной, так как обычно известен перечень всех факторов и механизм их воздействия на переменную в виде уравнения.

Корреляционная зависимость включает в себя разнообразие факторов. Их взаимосвязи и противоречивые действия вызывают широкое варьирование переменной у. Корреляционная связь обнаруживается не в единичных случаях, а в массе и требует для своего исследования массовых наблюдений Связь между переменными x иу неполная и проявляется лишь в средних величинах

Корреляционная связь в зависимости от направления действия бывает прямая и обратная.

Ø Прямая корреляционная связь заключается в том, что сувеличением (уменьшением) значений факторного признака происходит увеличение (уменьшение) результативного признака.

Ø Обратная корреляционная связь заключается в том, что с увеличением (уменьшением) значений факторного признака происходит уменьшение (увеличение) результативного признака

По аналитическому выражению зависимость может быть прямолинейной (линейной) и криволинейной (нелинейной).

Ø прямолинейнаязависимость: с возрастанием величины факторного признака происходит равномерное возрастание (или убывание) величин результативного признака (выражаются уравнением прямой линии).

Ø нелинейная (криволинейная) зависимость: с возрастанием величины факторного признака возрастание (или убывание) результативного признака происходит неравномерно (выражаются уравнениями кривых линий).

В зависимости от количества признаков, включенных в модель., корреляционные связи делят на однофакторные и многофакторные.

Ø Однофакторные (парные) - связь между одним признаком-фактором и результативным признаком (при абстрагировании влияния других)

Ø Многофакторные (множественные) - связь между несколькими факторными признаками и результативным признаком (факторы действуют комплексно, т.е. одновременно и во взаимосвязи).

Корреляционная зависимость исследуется с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа.

Наиболее разработанной в эконометрике является методология парной линейной корреляции, рассматривающая влияние вариации переменной х на переменную у и представляющая собой однофакторный корреляционныйирегрессионный анализ.

Корреляционный анализ - раздел математической статистики, посвященный изучению взаимосвязей между случайными величинами. Применяется тогда, когда данные наблюдений можно считать случайными и выбранными из генеральной совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону

Корреляционный анализ заключается в количественном определении тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи)

Корреляция -статистическая зависимость между случайными величинами, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

Варианты корреляции

Ø Парная корреляция - связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными)

Ø Частная корреляция- зависимость между результативным и одним факторным признаками или двумя факторными признаками при фиксированном значении других факторных признаков.

Ø Множественная корреляция - зависимость между результативным признаком и двумя и более факторными признаками, включенными в исследование







Дата добавления: 2015-09-15; просмотров: 2675. Нарушение авторских прав

codlug.info - Студопедия - 2014-2017 год . (0.004 сек.) русская версия | украинская версия