Koreliacinė analizė kaip ekonomikos ir statistinių tyrimų priemonė

Koreliacinė analizė yra matematiškai pagrįstų metodų rinkinys, kuriuo aptinkamas ryšys tarp poros veiksnių ar savybių turintys atsitiktinių komponentas. Be metodų naudojamų šio rinkinio tyrimo metodu, yra plačiai naudojami:

- Statybos koreliacijos laukų, rengiant atitikties lenteles;

- skaičiavimas koreliacijos koeficiento ir mėginių ėmimo normos;

- patikrinimas statistinės hipotezės reikšmingumo santykius.

Tęsinys tyrimai atvedė prie konkrečių tipų santykius tarp kintamųjų nustatymo. Tarp atsitiktinių funkcijų ar veiksnių santykiai, kurių skaičius viršija tris, reikia naudoti daugiamatės analizės metodą.

Srityje ir stalo statybos, kuri vykdo koreliacijos analizė, yra naudojami kaip pagalbinės atrankinių duomenų analizę. Taikant ant koordinačių plokštumoje mėginių ėmimo vietų, ateina gauti vadinamąjį lauko koreliaciją. Beje taškas yra, tai jau galima padaryti preliminarūs ir nustatyti priklausomybės atsitiktinių kintamųjų formą. Skaitinė analizė rezultatų reikia, įtraukiant jas į koreliacijos lentelės forma.

Pirmą kartą pasirodė XVIII amžiuje, terminas "koreliacija" su šviesos ranka paleontologo Zhorzha Kyuve buvo aktyviai naudojamas iškastinis gyvūnai formos atkūrimo procesas kai kuriose jo palaikų dalys. Iš kryptingai Paleontological metodo vystymas lėmė tai, kad koreliacinė analizė pradėjo naudoti įvairiose žmogaus veiklos srityse.

Šis metodas yra patrauklus statistinio apdorojimo. Koreliacinė analizė į pirmą kartą naudojamas britų biologas ir statistikas statistikos Francis Galton pabaigoje XIX amžiuje. Be toliau plėtojant metodą, matuoti tarp poros ir daugelio kintamųjų santykių artumą. Koreliacinė analizė yra glaudžiai susijęs su regresijos analizė.

Ji užima ypatingą vietą koreliacijos analizė ekonomikoje. Bet jo naudojimas nustato apribojimus skaičių. Visų pirma, tai yra pakankamas skaičius matavimų ir duomenų tyrime. Praktika rodo, kad stebėjimų skaičius turi būti didesnis nei 5-6 kartus veiksnių. Geriausias variantas yra turėti stebėjimų didesnis nei daugelio veiksnių skaičiaus kelių dešimčių kartų. Šiuo atveju daug įstatymas, jo dėka, bus abipusiai kompensuoti atsitiktinius svyravimus.

Jūs taip pat turėtų užtikrinti, kad visas rinkinys veiksnių ir veiksmingų ženklų pakluso normalus daugiamačių skirstinių. Yra atvejų, kai iš bendro tūrio nepakanka atitikimo oficialią testavimo normalumo, tada vizualiai nustatyti platinimo teisė yra atliekamas pagal koreliacijos srityje. Jei taškai yra išdėstyti pagal tiesinės tendencijos, tai visai įmanoma, darytina išvada, kad pradinių duomenų rinkinys atitinka reikalavimus įprasto pasiskirstymo.

Pradinė rinkinys vertybių būtina stebėti kokybės vienodumą.

Koreliacijos tai dar nesuteikia pagrindo teiginiui, kad prieš jį savavališkai pasirinko kintamasis pagal sekundės išvaizdą, ar yra jos pokyčių priežastis, kitaip tariant, tarp jų yra griežta priežastinis ryšys tarp jų, o gal net šiek tiek trečiojo faktoriaus veiksmų.

Pasinaudodama analizės remiantis koreliacijos metodų mokslinių tyrimų rezultatais, galite padaryti konkrečios išvados apie buvimą skaičių, ir, svarbiausia, apie tarpusavio priklausomybės pobūdį. Tai jau suteikia didelę dalį informacijos apie objektą pagal studijų.