Корреляционный и регрессионный анализ данных
ВВЕДЕНИЕ
Статистическая обработка данных уже давно используется в широком спектре деятельности человека. Вообще сложно назвать область, в которой бы он не применялся. Но, пожалуй, ни в какой другой области знаний и практики обработка статистических данных не играет такой исключительно большой роли, как в экономической науке, которая занимается обработкой и анализом огромного количества информации об общественно-экономических явлениях и процессах.Всесторонний и глубокий анализ этой информации, т.н. статистических данных, включает использование различных специальных методов, среди которых важное место занимает корреляционно-регрессионный анализ статистической обработки данных.Основными задачами корреляционного анализа являются оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе связи.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
1 Основные положения корреляционного анализа
2 Свойства коэффициента корреляции
3 Классификации корреляционных связей
4 Парная корреляция
5 Множественная корреляция
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
1 Основные положения регрессионного анализа
2 Линейная регрессия
3 Нелинейная регрессия
ПРИМЕР КОРРЕЛЯЦИОННОГО И РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В MS EXCEL
1 Корреляционный анализ данных в MS Excel
2 Регрессионный анализ данных в MS Excel
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Ивантер Э. В. Основы биометрии : введение в статистический анализ биологических явлений и процессов / Э. В. Ивантер, А. В. Коросов. – Петрозаводск, Изд-во ПетрГУ, 1992. – 168 с.
Введение в СТР// Парная корреляция – 2019.[Электронный ресурс]. URL:https://studfile.net/preview/7838564/page:40/ (дата обращения : 15.01.2023)
Основы линейной регрессии // Гипотиза линейной регрессии[Электронный ресурс].URL: http://statistica.ru/theory/osnovy-lineynoy-regressii/ (дата обращения: 18.01.2023)
Регрессионный анализ Excel интерпретация результатов – 2021.[Электронный ресурс].URL: https://latosca.ru/regressionnyy-analiz-excel-interpretatsiya-rezul-tatov/ ( дата обращения : 20.01.2023)
2 способа корреляционного анализа в Microsoft Excel – 2017.[Электронный ресурс].URL: https://lumpics.ru/correlation-analysis-in-excel/ (дата обращения: 20.01.2023)
Корреляционная зависимость между двумя количественными признаками x и y называется парной корреляцией.Корреляция называется прямой (либо обратной), если при увеличении значений фактора значения результативного признака увеличиваются (либо уменьшаются). Для выявления прямой или обратной корреляции применяется метод параллельных рядов, метод группового среднего, графический метод.Метод параллельных рядов используется в том случае, когда для каждого из значений фактора дано одно значение действующего свойства. В первой строке таблицы записываются значения фактора в порядке возрастания, а во второй строке соответствующие значения результирующего признака. Полученный ряд чисел анализируется.Метод группового среднего используется, когда для каждого или некоторых значений фактора дается несколько значений эффективного признака. Первая строка таблицы содержит значения факторов в порядке возрастания, а вторая строка содержит средние значения соответствующих эффективных значений атрибутов. Полученный ряд чисел анализируется.Графический метод позволяет визуально идентифицировать корреляцию на графике, называемом графиком корреляции.