Гржибовский Андрей Мечиславович

Для авторов

Содержание:

  • Научные конференции eLIBRARY.ru
  • статью студенту
    Где опубликовать научную
  • Опубликовать статью eLIBRARY.ru

Документы

  • Договор оферты
  • персональных данных
    Политика обработки
  • персональных данных
    Согласие на обработку

Рецензии

Добавить свою рецензию
Зарегистрируйтесь, чтобы добавить рецензию.

Аннотация к презентации

Презентация для школьников на тему “Корреляционно-регрессионный анализ” по экономике. pptCloud.ru — удобный каталог с возможностью скачать powerpoint презентацию бесплатно.

  • Форматpptx (powerpoint)
  • Количество слайдов22
  • Слова
    экономика
  • КонспектОтсутствует

Кафедра «Бухгалтерский учет и аудит»Ослопова М.В.

ТЕМА 8. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ

  • Слайд 2
  • 1. ПОНЯТИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ, ИХ ВИДЫ

  • Слайд 3
  • ТИП СВЯЗИ

    функциональная
    (детерминированная)

    статистическая (стохастическая)

  • Слайд 4
  • КОРРЕЛЯЦИОННАЯ СВЯЗЬ

    форма причинной связи,
    при которой причина определяет следствие не однозначно, а лишь с определенной долей вероятности

  • Слайд 5

    прямая
    обратная

    прямолинейная
    криволинейная
    многофакторная
    однофакторная

  • Слайд 6
  • Методы выявления наличия связи, характера и направления

    приведения параллельных данных

    графический

    корреляционно-регрессионный анализ

  • Слайд 7
  • Задачи корреляционно-регрессионного анализа

    1.Измерить тесноту связи между результативным и факторным признаком. Задача решается путем вычисления корреляционного отношения, коэффициента детерминации.

    2. Оценить параметры уравнения регрессии, выражающего зависимость средних значений результативного признака от значений факторного признака. Задача решается путем вычисления коэффициентов регрессии.

    3. Определить важнейшие факторы, влияющие на результативный признак. Задача решается путем оценки тесноты связи факторов с результатом.

    4. Осуществить прогнозирование возможных значений результативного признака при задаваемых значениях факторных признаков. Задача решается путем подстановки ожидаемых значений факторов в регрессионное уравнение и вычисления прогнозируемых значений результата.

  • Слайд 8
  • 2. ПАРНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ И РЕГРЕССИЯ

  • Слайд 9

    Основные виды уравнений парной регрессии

    ỹ –
    теоретическое значение результативного
    признака

    а0 – свободный член уравнения

    a1, a2 – коэффициенты регрессии

  • Слайд 10

    С целью вычисления параметров a0, a1применяют метод наименьших квадратов и решают систему уравнений

  • Слайд 11
  • Значение параметров

  • Слайд 12

    параметр а0 показывает усредненное влияние на результат неучтенных факторов

    Читайте также:  Trend Filter – индикатор, показывающий направление тренда

    параметр a1 характеризует, на сколько изменяется в среднем значение результата при увеличении фактора на единицу собственного измерения

  • Слайд 13

    Тесноту и направление парной линейной корреляционной связи измеряют с помощью линейного коэффициента корреляции – r

  • Слайд 14

    Характеристика связи
    Шкала Чеддока

  • Слайд 15

    С целью оценки соответствия используемой регрессионной модели фактическим данным, то есть ее адекватность рассчитывают корреляционное отношение

  • Слайд 16
  • адекватность регрессионной модели подтверждается если

     = r

  • Слайд 17
  • Данные для определения взаимосвязи

  • Слайд 18
  • Слайд 19

    Значение = 34/5 = 6,8; = 1515/5=303Значение параметров уравнения составляют: a1 = 468/32,8 = 14,27; а0 = 303-14,27*6,8 = 205,98

  • Слайд 20
  • уравнение регрессии примет вид

    = 205,98 + 14,27*х,

  • Слайд 21
  • Смотри также

    Подробнее

    Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных

    • djvu
    • Раздел: Финансово-экономические дисциплины → Статистический анализ экономических данных

    Справочное издание. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 471 с.
    Первая книга из трехтомного справочника.
    Книга посвящена методам предварительного статистического анализа данных и построения модели реального явления, характеризуемого этими данными. Приводятся сведения по теории вероятностей и математической статистике, освещаются вопросы программной реализации данных методов….

    • 8,69 МБ
    • дата добавления неизвестна
    • изменен 03.08.2016 04:28

    Подробнее

    Гайдышев И. Анализ и обработка данных

    • djvu
    • Раздел: Математическая статистика → Прикладная математическая статистика

    Специальный справочник. — СПб.: Питер, 2001. — 750 с.: ил. — ISBN: 5-318-00220-X.
    Здесь вы найдете краткое описание большого количества алгоритмов анализа данных, с которыми приходилось работать авторам, а также известных математических методов, применяющихся в этих алгоритмах. Достаточно полно даны прокомментированные исходные тексты компьютерных программ, реализующих эти…

    • 10,86 МБ
    • дата добавления неизвестна
    • изменен 06.09.2016 14:04

    Подробнее

    Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ (книга 1)

    • djvu
    • Раздел: Финансово-экономические дисциплины → Эконометрика

    В 2-х кн. М.: Финансы и статистика,
    1986. — 366 с.
    Работа американских ученых посвящена регрессионному анализу, применяемому во всех отраслях народного хозяйства н научных исследованиях. Второе издание (1-е изд. перевода — 1973 г. —вышло в одной книге) значительно переработано и дополнено новыми алгоритмами и сравнением их достоинств. Кн. 1 содержит классическое описание модели…

    • 4,32 МБ
    • дата добавления неизвестна
    • изменен 07.04.2009 15:55

    Подробнее

    Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ (книга 2)

    • djvu
    • Раздел: Финансово-экономические дисциплины → Эконометрика

    М.: Финансы и статистика,
    1986. — 351 с.
    Работа американских ученых посвящена регрессионному анализу, применяемому во всех отраслях народного хозяйства н научных исследованиях. Второе издание (1-е изд. перевода — 1973 г. ) значительно переработано и дополнено новыми алгоритмами и сравнением их достоинств. В кн. 2 приводится описание модели, нелинейной по параметрам регрессии,…

    • 3,81 МБ
    • дата добавления неизвестна
    • изменен 23.04.2009 16:46

    Подробнее

    Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников

    • djvu
    • Раздел: Математическая статистика → Прикладная математическая статистика

    М.: Физматлит, 2006. — 816 с. — (Современные методы в математике). — ISBN 5-9221-0707-0.
    В книге рассматриваются способы анализа наблюдений методами математической статистики. Последовательно на языке, доступном специалисту — не математику, излагаются современные методы анализа распределений вероятностей, оценки параметров распределений, проверки статистических гипотез, оценки…

    • 8,75 МБ
    • дата добавления неизвестна
    • изменен 15.08.2018 12:45

    Подробнее

    Доступные файлы (1):

    1.doc 60kb. 02.12.2011 10:56 скачать

    содержание
    Загрузка…

      Смотрите также:

    • Корреляционный и регрессионный анализ в ms excel и в статистическом комплексе spps [ лабораторная работа ]
    • Кластерный анализ [ лабораторная работа ]
    • Лабоцкий В.В. Управление знаниями [ документ ]
    • Корреляция и регрессия [ документ ]
    • Изучение характера связи между признаками двух случайных величин [ документ ]
    • Практическая работа – Реструктуризация компании BETON [ лабораторная работа ]
    • Анализ данных с помощью корреляционного и регрессионного анализа с использованием ППП Microsoft Excel [ курсовая работа ]
    • Жданов Ю.А., Минкин В.И. Корреляционный анализ в органической химии [ документ ]
    • Мхитарян В.С., Архипова М.Ю. Эконометрика [ документ ]
    • Изучение методов статистического анализа [ лабораторная работа ]
    • Анализ вероятности банкротства предприятия (на примере Группы ГАЗ) [ документ ]
    • Лабораторные работы по комплексному экономическому анализу хозяйственной деятельности [xlsx][docx] [ документ ]
    Читайте также:  Брокер Binatex - обзор и отзывы

    1.doc

    Реклама MarketGid:
    Загрузка…

    Корреляционный анализ

    Во время статистических наблюдений для каждого объекта можно измерить ни один, а несколько признаков. В результате получается многомерная выборка, если многомерную выборку обработать по значениям одного признака, то получается обыкновенная обработка одномерной выборки.

    Определение Частными характеристиками называются характеристики, вычесленные по каждой из случайных величин отдельно, независимо от значений другой.

    Смысл обработки многомерных выборок состоит в установлении связей между признаками.
    ^

    Коэффициент корреляции

    Предполагаем, что данные совместных измерений двух величин образуют набор пар значений (Xi; Yi), i изменяется от 1 до n (n- объем выборки).

    i 1 n
    Xi X1 Xn
    Yi Y1 Yn

    В соответствии с представлениями мат. статистики считаем, что число измерений достаточно велико (чем больше, тем лучше и по крайней мере n>10).

    При анализе данных различают 2 случая:

    1. величины равноправны (независимы);
    2. одна из величин является независимой (часто в качестве этой величины выступает время), а вторая зависит, а иногда и является функцией от значений первой.

    Одной из самых распространенных мер взаимосвязи двух величин является коэффициент корреляции:

    где ρ- коэффициент корреляции,

    – стандартное отклонение по X,

    – стандартное отклонение по Y.

    Коэффициент корреляции завоевал такое широкое распространение благодаря наглядности при интерпретации.

    Коэффициент корреляции введен аналогично cos угла между двумя векторами и выражает на сколько связь между двумя наборами значений величин близка к прямой пропорциональности.

    Коэффициент корреляции изменяется от -1 до 1, если:

    ׀ρ׀ принадлежит [0;0,2]- корреляция пренебрежно мала;

    ׀ρ׀ принадлежит (0,2; 0,4]- корреляция низкая;

    Если ρ более 0,7, то считается, что зависимость сильно выражена и данные измерений в этом случае достаточно близки к некоторой прямой. Такую прямую, оптимально отражающую данные, называют прямой регрессии.

    Необходимо выяснить в каком смысле понимается “оптимальность” прямой по отношению к данным. Можно получить множество различных трактовок прямой регрессии. Наиболее популярной является регрессия по значениям Y.

    Уравнение прямой записывается y=ax+b. Коэффициенты прямой a и b подбирается так, чтобы достигался минимум суммы квадратов отклонений значений Y от прямой ax+b.

    F- сумма квадратов расстояний, должна стремиться к минимуму.

    Функция принимает свой минимум, когда ее производная равна 0.

    Берут частные производные по обоим параметрам, приравнивают к нулю, в результате получается система двух уравнений с двумя неизвестными.

    Система легко решается. Второе уравнение поделим на N и умножим на . Сложим 2 уравнения, избавимся от b и найдем параметр a.

    1 уравнение + 2 уравнение

    c учетом

    В статистике, чтобы найти уравнение прямой регрессии, часто используют связь между регрессией и коэффициентом корреляции.

    Статистическое изучение вариации

    Средние величины

    Абсолютные и относительные величины

    Понятие о ряде распределения

    Статистическая сводка. Группировка

    Статистика уровня жизни населения


    132936132935132934132933132932132931

    Читайте также:  Форекс калькуляторы прибыли и дивидендов

    Педагогу

    Внимание
    Скидка 50% на курсы!

    Спешите подать

    заявку

    Курсы

    Профессиональной переподготовки
    30 курсов
    от 6900 руб.

    Курсы для всех
    от 3000 руб.
    от 1500 руб.

    Повышение квалификации
    36 курсов
    от 1500 руб.

    Перейти

    Лицензия №037267 от 17.03.2016 г.

    выдана департаментом образования г. Москвы

    Презентации из категории

    Статистическое изучение вариации

    Средние величины

    Абсолютные и относительные величины

    Понятие о ряде распределения

    Статистическая сводка. Группировка

    Статистика уровня жизни населения

    Экономические индексы в статистике

    Ряды динамики

    Абсолютные и относительные величины в статистике

    Статистика

    Организация маркетинга на промышленных предприятиях

    Корреляционно-регрессионный анализ

    содержание презентации «Корреляционно-регрессионный анализ.ppt»

    Слайд Текст
    1 Корреляционный и регрессионный анализ

    Корреляционный и регрессионный анализ

    2
    Жорж Кювье

    Жорж Кювье

    Жорж Кювье, XYIII в., «Закон корреляции». Фрэнсис Гальтон, конце XIX в., понятие «корреляция» в статистике, «corelation» (соответствие).

    3
    Различают два типа связей между различными явлениями и их признаками:

    Различают два типа связей между различными явлениями и их признаками:

    функциональную и статистическую.

    4
    Зависимость

    Зависимость

    Статистической называют зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение распределения других (другой), и эти другие величины принимают некоторые значения с определенными вероятностями. Функциональной называют зависимость, в которой значению одной переменной обязательно соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной. В общем виде y = f(x), где y – зависимая переменная, или функция от независимой переменной x

    5
    Примеры функциональной зависимости

    Примеры функциональной зависимости

    y = a+bx2

    y = x2

    6
    Корреляционная зависимость

    Корреляционная зависимость

    Корреляционная зависимость, характеризующая взаимосвязь значений одних случайных величин со средним значением других, хотя в каждом отдельном случае любая взаимосвязанная величина может принимать различные значения. Если же у взаимосвязанных величин вариацию имеет только одна переменная, а другая является детерминированной (т.е. строго определенной), то такую связь называют не корреляционной, а регрессионной.

    7
    Задачи корреляционного анализа

    Задачи корреляционного анализа

    Задачи корреляционного анализа: 1) измерение параметров уравнения, выражающего связь средних значений зависимой переменной со значениями независимой переменной; 2) измерение тесноты связи двух (или большего числа) признаков между собой. Вторая задача специфична для статистических связей (корреляционный анализ), а первая разработана для функциональных связей и является общей (корреляционный и регрессионный анализ).

    8
    Коэффициент корреляции

    Коэффициент корреляции

    Для измерения тесноты связи применяется несколько показателей, например коэффициент корреляции. Корреляционная связь между признаками может быть линейной и нелинейной, положительной и отрицательной.

    9
    Графическая интерпретация

    Графическая интерпретация

    Графическая интерпретация взаимосвязи между показателями

    10
    Регрессионный анализ

    Регрессионный анализ

    Задачей регрессионного анализа является нахождение функциональной зависимости между зависимой у и независимой х переменными y = f(x), которую называют регрессией (или функцией регрессии). График функции называют линией или кривой регрессии. Hа практике x задается, а y – это наблюдение какой-либо величины на опыте, в эксперименте.

    11
    Корреляционно-регрессионный анализ

    12
    Оценка параметров линейной модели

    Оценка параметров линейной модели

    Задачи линейного регрессионного анализа: Оценка параметров линейной модели. Оценка адекватности линейной модели (или тесноты линейной связи между переменными).

    13
    Линейный регрессионный анализ

    Линейный регрессионный анализ

    (Простой) линейный регрессионный анализ

    Рассмотрим простую линейную модель: y = a + bx.

    14
    Метод наименьших квадратов

    Метод наименьших квадратов

    Основным методом решения задачи нахождения параметров уравнения является метод наименьших квадратов (МНК), разработанный К. Ф. Гауссом.

    15
    Корреляционно-регрессионный анализ

    16
    Корреляционно-регрессионный анализ

    17
    Корреляционно-регрессионный анализ

    18
    Корреляционно-регрессионный анализ

    19
    Значения

    Значения

    Для определения степени тесноты парной линейной зависимости (адекватности) служит коэффициент корреляции r: Коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от 0 до 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь.

    «Корреляционно-регрессионный анализ»http://900igr.net/prezentacija/ekonomika/korreljatsionno-regressionnyj-analiz-59612.html
    cсылка на страницу

    Источники

    • https://www.internauka.org/authors/grzhibovskiy-andrey-mechislavovich
    • https://pptcloud.ru/ekonomika/korrelyatsionno-regressionnyy-analiz
    • https://www.twirpx.com/file/660755/
    • http://gendocs.ru/v20781/%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7
    • https://ppt4web.ru/ehkonomika/korreljacionnoregressionnyjj-analiz.html
    • http://900igr.net/prezentacija/ekonomika/korreljatsionno-regressionnyj-analiz-59612.html

    [свернуть]
    Помогла статья? Оцените её
    1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд
    Загрузка...