Cтраница 1
Основная задача корреляционного и регрессивного анализа заключается в выявлении закономерностей между исследуемыми взаимосвязанными факторами, установлении математической формы связи и определении тесноты связи. Параметры уравнения регрессии обычно находят путем решения системы нормальных уравнений, отвечающих требованию наименьших квадратов. [1]
Определение степени влияния факторов на уровень из-ержек обращения может производиться аналитическим путем с использованием динамических рядов и методов корреляционного и регрессивного анализа. [2]
В последние годы в связи с широким внедрением математических методов в экономику проводятся большие исследования по использованию методов корреляционного и регрессивного анализа для количественной оценки влияния отдельных факторов на итоговые показатели производственно-хозяйственной деятельности предприятий, а также математического описания процессов. Многофакторная корреляционная модель дает возможность не шлько выразить количественное влияние факторов на изучаемый показатель, но и предсказать значение функции и, следовательно, управлять анализируемым показателем. [3]
Важно обеспечить многоцелевое применение экономико-математических методов для решения задач, возникающих в ходе конъюнктурно-экономической работы. В этом отношении показательно использование метода факторного корреляционного и регрессивного анализа и в автоматизированных расчетах цен на машинно-техническую продукцию, и при разработке прогнозов. [4]
Экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто им свойственны такие черты, как случайность и неопределенность, стохастический ( вероятностный) характер связи между явлениями. В этом случае для изучения тесноты связи и взаимосвязи показателей и факторов используется корреляционный и регрессивный анализ. [5]