Cтраница 2
Следует отметить, что вычисление и использование выборочных характеристик степени тесноты связи типа (1.21) затруднено по меньшей мере тремя обстоятельствами: 1) необходимостью предварительного выбора общего вида регрессионной зависимости; 2) необходимостью предварительного вычисления оценок для входящих в уравнение регрессии неизвестных параметров; 3) отсутствием строгих рекомендаций по их проверке на статистическую значимость и по построению соответствующих интервальных оценок. [16]
Для установления достоверности полученных результатов используется коэффициент корреляции, устанавливающий степень тесноты связи, который рассчитывается множественной зависимостью. [17]
Ответы на все поставленные вопросы дает понятие эластичности, которое характеризует степень тесноты связи или реакции спроса и предложения на изменение цены, а также изменения других факторов, влияющих на спрос и предложение. [18]
На этом этапе выбор аналитических методов и формул зависит от формы и степени тесноты связи между анализируемыми показателями. При наличии стохастической зависимости применяются статистико-математические методы. При детерминированной - наиболее предпочтительны индексный метод, методы цепных подстановок, абсолютных и относительных разниц, долевого участия. Возможно применение и других традиционных методов экономического анализа. [19]
На этом этапе выбор аналитических методов и формул зависит от формы и степени тесноты связи между анализируемыми показателями. При наличии стохастической зависимости применяются статистико-математические методы. При детерминированной зависимости наиболее предпочтительны индексный метод, метод цепных подстановок, абсолютных и относительных разниц, долевого участия. Возможно применение и других традиционных методов экономического анализа, которые достаточно хорошо освещены в специальной литературе. [20]
При изучении корреляционной связи необходимо прежде всего выяснить форму, направление и степень тесноты связи: корреляция может быть линейной и нелинейной, положительной и отрицательной, имеющей ту или иную тесноту связи. Кратко поясним это на примере статистической корреляции. [21]
Основной особенностью корреляционного анализа следует признать то, что он устанавливает лишь факт степени тесноты связи, не вскрывая ее причин. Кроме того, не существует общеупотребительного критерия проверки нормальности совместного распределения анализируемых переменных, поэтому обычно ограничиваются проверкой нормальности частных одномерных распределений. В условиях малых выборок подобная проверка может быть осуществлена с помощью показателей асимметрии и эксцесса, рассчитываемых через показатели центральных моментов третьего и четвертого порядков и среднее квадратическое отклонение. [22]
Тем не менее величина 6 еще не дает нам оснований для каких-либо выводов о степени тесноты связи, поскольку она имеет размерность. Из определения видно, что 8 не ограничена, и колеблемость этой величины не зависит от степени тесноты связи, она лишь констатирует ее наличие. Таким образом, нам необходимо найти величину, которая была бы функцией тесноты связи и отвечала следующим требованиям. [23]
При наличии криволинейной связи г недооценивает тесноту связи и в некоторых случаях дает неверное представление о степени тесноты связи. [24]
Корреляционное отношение изменяется в пределах от 0 до 1 ( О Л 1) и анализ степени тесноты связи полностью соответствует линейному коэффициенту корреляции. [25]
На базе критерия X2 рассчитываются нормированные коэффициенты корреляции: Пирсона - ( Р), Чупрова ( Т) и Крамера ( К), которые в зависимости от координат матрицы фиксируют степень тесноты связи двух независимых признаков. [26]
Когда имеют дело со случайными величинами параметров, то всегда следует обращать внимание на степень и характер их зависимости. Степень тесноты связи между параметрами может быть слабой, средней или сильной. Иногда связь между параметрами конструкции оказывается настолько тесной, что зная значение одного параметра, можно с большой точностью определить значение другого параметра. [27]
Объяснительные гипотезы относятся к предположениям о степени тесноты связей взаимодействия ( функциональные) и причинно-следственных зависимостях в изучаемых социальных процессах и явлениях. [28]
При исследовании зависимости между двумя переменными устанавливается степень тесноты связи с помощью коэффициента корреляции и определяются численные значения параметров теоретически обоснованных формул, обычно с применением метода наименьших квадратов. [29]
Далее необходимо выявить наличие связи между невостребованностью продукции и основными производственными фондами. Для этого подбирают статистико-математический аппарат, позволяющий выявить наличие и степень тесноты связи между результативным ( объемом невостребованной продукции) и факторным ( производственным потенциалом) признаками. В качестве показателей, характеризующих производственный потенциал, в данном случае могут быть приняты средний возраст основных производственных фондов, процент их износа, число часов безотказной работы, число или время внеплановых остановок оборудования и другие аналогичные показатели, отражающие качество и режим использования основных производственных фондов. [30]