Статистический анализ миграции населения

курсовая работа

1.4 Методы изучения взаимосвязи между явлениями

Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ основывается на уравнение регрессии.

При многофакторном корреляционно-регрессионном анализе существуют следующие показатели тесноты связи:

1. Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменяется результативный признак при изменении каждого из факторов на 1%.

(1.4.1)


где ai - параметр при признаке-факторе;

среднее значение факторного и результативного признаков.

2. Бета-коэффициент позволяет оценить степень влияния каждого из факторов.

(1.4.2)

3. Парные коэффициенты корреляции характеризуют взаимосвязь между результативным и каждым факторным признаком или между двумя факторными.

(1.4.3)

(1.4.4)

4. Средние квадратичные отклонения показывают отклонения индивидуальных значений от среднего.

(1.4.5)

(1.4.6)

5. множественный коэффициент корреляции характеризует взаимосвязь между всеми рассматриваемыми признаками и изменяется в пределах от 0 до 1.

(1.4.7)

- парные коэффициенты корреляции.

6. Частные коэффициенты корреляции показывают взаимосвязь между результативным и факторными признаками и изменяются в пределах от -1 до 1.

(1.4.8) (1.4.9)

(1.4.10)

7. F - критерий Фишера характеризует адекватность многофакторной модели.

(1.4.11)

Множественный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация результативного признака зависит от вариации факторов, включенных в модель и показывает процент неучтенных факторов.

Делись добром ;)