Статистические методы изучения связей

Факторная связь, которая в свою

очередь делится на:

Ø Функциональную

Ø Корреляционную

Функциональные – это когда значение результативного признака всецело зависит от факторного . Одному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака (например: длина окружности радиуса l = 2∏r).

Корреляционная – это когда результативный признак не всецело зависит от факторного (например: оборот и издержки, кроме оборота влияют другие факторы (повышение тарифов на бензин, зарплата рабочих)).

Корреляционную связь можно выявить только на основе массовых данных. Также связи бывают прямые и обратные.

4. Прямая связь – при увеличение (уменьшение) факторного признака, результативный увеличивается (уменьшается).

5. Обратная связь – при увеличение (уменьшение) факторного признака, результативный уменьшается (увеличивается).

Связи бывают :прямолинейные (линейные) и нелинейная (криволинейная)

Линейная связь – если связь между явлениями можно приблизительно выразить уравнением прямой .

Криволинейная – если связь между явлениями выражается уравнением какой-либо кривой линии.

Для изучения связей между явлениями применяют следующие статистические методы:

Ø Метод параллельных рядов

Ø Графический метод

Ø Метод группировок

Метод параллельных рядов – основан на сопоставление двух рядов статистических величин, такое сопоставление позволяет установить наличие связи и определить вид связи.

X 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Y 5 6 9 10 14 15 17 20 23

 

Графический метод – если на поле графика точки расположены хаотично, то связи между явлениями нет, если же точки группируются вокруг определенной линии, выражающей форму связи, то связь между явлениями есть.

 

Jк=

 

Если К=0 – связь отсутствует

К=1 – функциональная связь

К>0 – прямая связь

К<0 – обратная связь

 

Дата добавления: 2014-03-11; просмотров: 396; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!