Корреляционный анализ связей в хозяйственных системах

из "Теория экономического анализа "

Корреляционный анализ используют для выявления и оценки связи между различными показателями, характеризующими системы. Степень тесноты связи оценивают коэффициентами, изменяющимися в пределах от 0 до + 1,0. Малое значение коэффициента свидетельствует о слабой связи, значение, близкое по величине к 1,0, характеризует очень сильную связь и часто позволяет предположить наличие функциональной причинно-следственной связи. [c.86]
В табл. 8.3 приведены качественные оценки степени тесноты связи с помощью коэффициента корреляции. [c.86]
Метод оценки корреляционной связи и тип определяемого при этом коэффициента зависит от закона распределения данных. [c.86]
Параметрический корреляционный анализ. Это наиболее распространенный и наиболее точный вид анализа, для которого разработано всестороннее вероятностное обоснование. Условием обоснованного применения параметрических методов анализа, как правило, является нормальный закон распределения данных, используемых для обработки. [c.86]
Первый этап анализа — это проверка данных на соответствие закону нормального распределения. Если распределение данных в выборке близко к нормальному закону, то можно оценить наличие линейной связи между переменными с помощью индикатора связи — коэффициента корреляции Пирсона. [c.86]
Пример. Выявим и оценим наличие и тесноту связи между рентабельностью и темпом прироста промышленного производства в регионах Российской Федерации, ограничившись краями, областями и республиками. [c.86]
Между рентабельностью и ростом промышленного производства в 1995 г. существовала связь, она была слабой, так как величина коэффициента корреляции не слишком велика по сравнению с единицей. Отвергать гипотезу о связи нельзя, так как величина коэффициента корреляции значительно превышает его случайную ошибку, а вероятность отсутствия связи мала — всего 2,6%. [c.87]
Точность коэффициентов, дающих непараметрические оценки связи, определяют с помощью Z-статистики, которая является аналогом Г-статистики и характеризует отношение величины коэффициента и его стандартной ошибки. Аналогично параметрическим методам необходимо оценивать и уровень значимости гипотезы об отсутствии связи. [c.87]

Вернуться к основной статье