Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

     Коэффициенты  ассоциации и контингенции определяют тесноту связи двух качественных признаков, каждый из которых состоит только из двух групп.

     Коэффициенты  корреляции Спирмена и Кендалла определяют тесноту связи между двумя количественными или качественными признаками после предварительного ранжирования их по возрастанию или убыванию.

     Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменится значение результативного признака при изменении факторного признака на 1%.

     Линейная  связь - статистическая связь между явлениями, выраженная уравнением прямой линии.

     Линейный  коэффициент корреляции определяет тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками.

     Множественная регрессия - модель связи трех и более признаков.

     Множественный коэффициент корреляции отражает связь между результативным и несколькими факторными признаками.

     Мультиколлинеарность — наличие тесной зависимости между факторными признаками.

     Нелинейная  связь - статистическая связь между социально-экономическими явлениями, аналитически выраженная уравнением кривой линии (параболы, гиперболы и т. д.).

     Обратная  связь - с увеличением или уменьшением значений факторного признака уменьшается или увеличивается значение результативного.

     Парная  регрессия - аналитическое выражение связи двух признаков.

     Признак - основная отличительная черта, особенность изучаемого явления или процесса.

     Причинно-следственные отношения - связь явлений и процессов, когда изменение одного из них - причины - ведет к изменению другого - следствия. Социально-экономические явления - это результат одновременного воздействия большого числа причин.

     Прямая  связь - с увеличением или уменьшением значений факторного признака увеличивается или уменьшается значение результативного.

     Ранг  - порядковый номер значения признака, расположенного в порядке возрастания или убывания величин.

     Ранжирование  - процедура упорядочения объектов изучения, которая выполняется на основе предпочтения значений признака в порядке возрастания или убывания.

     Регрессионный анализ - аналитическое выражение связи, в котором изменение одной величины - результативного признака - обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения.

     Результативный  признак - признак, изменяющийся под действием факторных признаков.

     Стохастическая  связь - связь, которая проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений.

     Факторный признак - признак, оказывающий влияние на изменение результативного признака.

     Функциональная  связь - связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака.

     Частный коэффициент корреляции показывает степень тесноты связи между двумя признаками при фиксированном значении остальных факторных признаков.

     Экономическая интерпретация модели - основные выводы и заключения на основе расчета и анализа частных коэффициентов эластичности, частных и множественного коэффициентов детерминации, -коэффициента. 

     ТЕСТЫ

     1. По направлению связи бывают:

     а) умеренные;

     б) прямые;

     в) прямолинейные.

     2. По аналитическому  выражению связи  различаются:

     а) обратные;

     б) тесные;

     в) криволинейные.

     3. Функциональной является  связь:

     а) между двумя признаками;

     б) при которой определенному значению факторного признака соответствует несколько значений результативного признака;

     в) при которой определенному значению факторного признака соответствует  одно значение результативного признака.

     4. Аналитическое выражение  связи определяется  с помощью метода анализа:

     а) корреляционного;

     б) регрессионного;

     в) группировок.

     5. Анализ тесноты  и направления  связей двух признаков  осуществляется на  основе:

     а) парного коэффициента корреляции;

     б) частного коэффициента корреляции;

     в) множественного коэффициента корреляции.

     6. Мультиколлинеарность - это связь между:

     а) признаками;

     б) уровнями;

     в) явлениями.

     7. Оценка значимости параметров модели регрессии осуществляется на основе:

     а) коэффициента корреляции;

     б) средней ошибки аппроксимации;

     в) -критерия Стьюдента.

     8. Оценка значимости  уравнения регрессии  осуществляется на  основе:

     а) коэффициента детерминации;

     б) средней квадратической ошибки;

     в) -критерия Фишера.

     9. Оценка связей  социальных явлений  производится на основе:

     а) коэффициента ассоциации;

     б) коэффициента контингенции;

     в) коэффициента эластичности.

     10. Коэффициент корреляции  рангов Спирмена  можно применять  для оценки тесноты  связи между:

     а) количественными признаками;

     б) качественными признаками, значения которых могут быть упорядочены;

     в) любыми качественными признаками. 

     ЛИТЕРАТУРА

     Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 471 с.

     Айвазян С.А., Енюков И.С, Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. - М.: Финансы и статистика, 1985. - 485 с.

     Дрейпер И., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Кн. 1. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 366 с.

     Дрейпер И., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Кн. 2. -М.: Финансы и статистика, 1987. - 351 с.

     Езекиэл М., Фокс К.А. Методы анализа корреляций и регрессий линейных и криволинейных. - М: Статистика, 1966. - 558 с.

     Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.П. Общая теория статистики: Учебник. -М.: Инфра-М, 1997.

     Королев Ю.Т. Метод наименьших квадратов в социально-экономических исследованиях. - М.: Статистика, 1980. -112 с.

     Общая теория статистики: Учебник для вузов  по специальности «Статистика» / Под  ред Г.С. Кильдишева, В.Е. Овсиенко, П.М. Рабиновича, Т.В. Рябушкина. - М.: Статистика, 1980. -423 с.

     Общая теория статистики / Под ред. А.Я. Боярского, Г.Л. Громыко. - 2-е изд. - М.: Изд-во МГУ, 1985. - 376 с.

     Сиськов В.И. Корреляционный анализ в экономических исследованиях. - М.: Статистика, 1975. - 168 с.

     Фестер  Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регресионного анализа. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 302 с.

     Френкель  А.А., Адамова Е.В. Корреляционный и регресионный анализ в экономических приложениях: Учебное пособие. - М.: МЭСИ, 1987. - 96 с.