Тема на усмотрение сотрудника

Впервые появившись в XVIII веке, термин «корреляция» с лёгкой руки палеонтолога Жоржа Кювье начал активно использоваться для процесса восстановления облика ископаемых животных по некоторым частям его останков. Развитие узконаправленного палеонтологического метода привело к тому, что корреляционный анализ начали использовать в самых различных сферах человеческой жизнедеятельности. Этот метод является привлекательным для обработки статистических данных. Корреляционный анализ в статистике впервые использовал английский биолог и статистик Фрэнсис Гальтон в конце XIX века. В дальнейшем развитие метода позволило измерять тесноту связи между парой и большим количеством переменных. Корреляционный анализ имеет тесную связь с регрессионным анализом. Особое место занимает корреляционный анализ в экономике. Но его использование накладывает ряд ограничений. Прежде всего, это наличие достаточного количества измерений и данных для изучения. Практика подсказывает, что количество наблюдений должно превышать в 5-6 раз число факторов.

---

Если к вашей работе нужна презентация цены на её выполнение можно узнать на сайте Work5.

---

. Оптимальным вариантом является наличие числа наблюдений, превышающего количество факторов в несколько десятков раз. В таком случае действует закон больших чисел, благодаря ему произойдёт взаимопогашение случайных колебаний. Также следует добиться того, чтобы весь набор факторных и результативных признаков подчинился нормальному многомерному распределению. Бывают случаи, когда объёма совокупности недостаточно для осуществления формального тестирования на соответствие нормальности распределения, тогда определения закона распределения визуально осуществляется по данным корреляционного поля. Если точки расположились согласно линейной тенденции, то вполне реально сделать вывод, что набор исходных данных удовлетворят требованиям нормального закона распределения. Целью данного реферата является изучение корреляционно-регрессионного анализа.

Корреляционный анализ представляет собой множество математически обоснованных методов, с помощью которых происходит обнаружение корреляционной зависимости между парой факторов или признаков, имеющих случайную составляющую. В наборе приемов, используемых в данном методе исследования, широкое распространение получили: - построение корреляционных полей, составление корреляционных таблиц; - расчёт корреляционного отношения или выборочных коэффициентов; - проверка гипотезы статистических значимостей связей. Продолжение исследований приводит к установлению конкретных видов взаимосвязи между величинами. Взаимосвязь между случайными признаками или факторами, количество которых превышает три, нуждается в использовании метода многомерного анализа. Поле и таблица, построением которых занимается корреляционный анализ, используются в качестве вспомогательных средств в ходе анализа выборочных данных. Нанося на поле координатной плоскости выборочные точки, приходят к получению так называемого корреляционного поля. По тому, как расположились точки, уже можно составить предварительный прогноз и определить форму зависимости случайных величин. Численная обработка результатов требует группировки их в виде корреляционной таблицы.

1. Айвазян С.А., Иванова С.С. Эконометрика. Краткий курс: учеб. пособие / С.А. Айвазян, С.С. Иванова. – М.: Маркет ДС, 2007. – 104 с. 2. Бородич С.А. Вводный курс эконометрики: Учебное пособие. – Мн.: БГУ, 2000. – 354 с. 3. Бывшев В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 480 с. 4. Доугерти Кристофер. Введение в эконометрику: Учебник для экон. спец. вузов / Пер. с англ. Е.Н. Лукаш и др. – М.: ИНФРА-М, 2011. – 402 с. 5. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. -3-е изд., перераб. и доп. – М.: Дело, 2010.- 400 с. 6. Порядина О.В. Эконометрическое моделирование линейных уравнений регрессии: Учебное пособие. – Йошкар–Ола: МарГТУ, 2005. – 92 с. 7. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордеенко и др.; Под ред. И.И. Елисеевой. – 2–е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 344 с. 8. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2–у изд., испр. – Т. 2: Айвазян С.А. Основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ–ДАНА, 2011. – 432 с. 9. Симчера В.М. Методы многомерного анализа статистических данных: учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 400 с. 10. Чураков Е.П. Прогнозирование эконометрических временных рядов: учеб. пособие / Е.П. Чураков. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 208 с. 11. Эконометрика: учеб. / под ред. д–ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. – М.: Проспект, 2008. – 384 с. 12. Эконометрика: учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Проспект, 2009. – 288 с. 13. Эконометрика: Учебник/И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева и др., Под ред. И.И. Елисеевой. – 2–е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 576 с.