Тема: Корреляционный метод статистического анализа данных (Введение в алгоритмы и структуры данных, Российская международная академия туризма (РМАТ))

Введение

Обработка статистических данных давно применяется в разнообразных видах деятельности. Трудно назвать сферу, в которой бы не использовался анализ статистических данных. Но, пожалуй, обработка статистических данных исключительно важна в экономике, имеющей дело с большими массивами статистических данных, характеризующих социально-экономические процессы и явления. Глубокий и всесторонний анализ информации, которая называется статистическими данными, требует использования различных методов, среди которых важное место занимает корреляционный анализ статистических данных.
Задачами корреляционного анализа выступает оценка силы связи между явлениями и проверка гипотез о наличии и степени корреляционной связи. Не все факторы, которые влияют на практические процессы, являются случайными величинами. По этой причине, при анализе экономических явлений рассматриваются связи случайных и неслучайных переменных.
Целью настоящей работы является раскрытие сущности и возможностей корреляционного метода как метода статистического анализа.
Объектом исследования в настоящей работе выступает корреляционный анализ статистических данных; предметом исследования – сущность и возможности корреляционного анализа.
Задачами работы являются:
1) раскрыть понятие корреляционного анализа;
2) выявить роль корреляционного анализа в процессе обработки статистических данных;
3) описать возможности корреляционного анализа как метода анализа статистических данных.
Методы исследования, применявшиеся в настоящей работе: анализ литературы по теме исследования, обобщение результатов анализа.

Купить

Наиболее сложной стадией, завершающей корреляционный анализ статистических данных, является интерпретация результатов анализа, то есть перевод результатов с языка статистики и на язык экономики, социологии, психологии и т.п.
Интерпретация моделей регрессии осуществляется методами той отрасли знаний, к которой относятся исследуемые явления. Всякая интерпретация начинается со статистической оценки уравнения регрессии в целом и оценки значимости входящих в модель факторных признаков, т.е. с изучения, как они влияют на величину результативного признака. Чем больше величина коэффициента регрессии, тем значительнее влияние данного признака на моделируемую обработку биржевых ставок. Особое значение при этом имеет знак перед коэффициентом регрессии. Знаки коэффициентов регрессии говорят о характере влияния на результативный признак статистической обработки биржевых ставок. Если факторный признак имеет плюс, то с увеличением данного фактора результативный признак возрастает; если факторный признак со знаком минус, то с его увеличением результативный признак уменьшается.
Интерпретация этих знаков полностью определяется социально-экономическим содержанием моделируемого признака. Если его величина изменяется в сторону увеличения, то плюсовые знаки факторных признаков имеют положительное влияние. При изменении результативного признака в сторону снижения положительные значения имеют минусовые знаки факторных признаков. Если экономическая теория подсказывает, что факторный признак должен иметь положительное значение, а он со знаком минус, то необходимо проверить расчеты параметров уравнения регрессии.
Корреляционный и регрессионный анализ позволяет определить зависимость между факторами, а так же проследить влияние задействованных факторов. Эти показатели имеют широкое применение в обработке статистических данных для достижения наилучших показателей биржевых ставок.

Купить