“Понятие статистических взаимосвязей и их видов”

Корреляционно-регрессионный анализ – один из наиболее широко распространенных и гибких приемов обработки статистических данных. Данный метод начинает свой отсчет с 1795 г., когда английский исследователь Фрэнсис Гальтон предложил теоретические основы регрессионного метода, а в 1801 г. рассчитал с его помощью траекторию полета планеты Церера. Им же введен в статистику термин «корреляция». Можно также назвать
французского кристаллографа Огюста Браве, немецкого физика Густава Теодора Фехнера, английского экономиста и статистика Фрэнсиса Эджуорта, впервые высказывавших в середине—конце XIX в. идеи о количественном измерении связей явлений. В разное время над теорией анализа работали известные в области теоретической статистики ученые Карл Фридрих Гаусс (Германия), Адриен Мари Лежандр (Франция), Карл Пирсон (Англия) и др.
Корреляционно-регрессионный анализ состоит в построении и анализе экономико-математической модели в виде уравнения регрессии (корреляционной связи), характеризующего зависимость признака от определяющих его факторов.
Корреляционно-регрессионный анализ предполагает следующие этапы:
• предварительный анализ (здесь формулируются основные направления всего анализа, определяется методика оценки результативного показателя и перечень наиболее существенных факторов);
• сбор информации и ее первичная обработка;
• построение модели (один из важнейших этапов);
• оценка и анализ модели.
Задачи корреляционного анализа сводятся к выделению важнейших факторов, которые влияют на результативный признак, измерению тесноты связи между факторами, выявлению неизвестных причин связей и оценке факторов, оказывающих максимальное влияние на результат.
Задачи регрессионного анализа заключаются в установлении формы зависимости, определении уравнения регрессии и его использовании для оценки неизвестных значений зависимой переменной, прогнозировании возможных значений результативного признака при задаваемых значениях факторных признаков.
При использовании корреляционно-регрессионного анализа необходимо соблюдать следующие требования.