Тема: Приемы корреляционного анализа
Характеристики работы
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
2. Практический пример использования приема корреляционного анализа 13
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 20
📖 Введение
Приемы корреляционного анализа используются для измерения влияния факторов в стохастическом анализе, когда взаимосвязь между показателями неполная, вероятностная. Виды корреляции:
- парная корреляция (связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой - результативным);
- множественная корреляция (возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем).
Условия применения корреляционного анализа в анализе хозяйственной деятельности:
- наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей;
- исследуемые факторы должны иметь количественное измерение.
Применение этого вида анализа позволяет решить задачи:
- определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов (решается путем подбора и обоснования соответствующего типа уравнения связи и нахождения его параметров);
- установить степень зависимости результативного показателя от каждого фактора (выражается уравнениями парной и множественной регрессии).