Понятие аналитической статистики, ее формы и методы

Понятие статистического анализа

Как заключительный этап статистического исследования анализ (анализ от греч. -разложение) статистических данных - это процесс изучения, сопоставления, сравнения полученных цифровых данных (между собой и с данными других отраслей социально-экономической статистики), их обобщения, истолкования и формулирования научных и практических выводов.

Статистический анализ в его широком понимании включает в себя следующие частные методы, многие из которых уже излагались в предыдущих главах: 1) статистической сводки и группировки; 2) обобщающих величин (абсолютных, относительных, средних); 3) статистических рядов; 4) корреляции и других способов изучения взаимосвязей. Перечисленные методы позволяют решить большинство задач. Которые обычно ставятся перед традиционными статистическим анализом.

Проведение статистического анализа требует последовательного выполнения следующих

исследовательских задач:

■постановка целей анализа;

■подбор статистического материала и критическая оценка данных (т.е. проверка их полноты, качества, достоверности, научной обоснованности);

■приведение отобранных данных в систему и расчет недостающих показателей;

■сравнительная оценка и обеспечение сопоставимости данных;

■формирование обобщающих показателей;

■фиксация и обоснование существенных свойств, особенностей, сходств и различий, связей и закономерностей изучаемых явлений и процессов;

■формулировка выводов и практических предложений.

Основные понятия корреляционного и регрессионного анализа

Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве двух самых общих их видов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связи.

При функциональной связи величине факторного признака строго соответствует одно или несколько значений функции. Достаточно часто функциональная связь проявляется в физике, химии.

Корреляционная связь (которую также называют неполной, или статистической) проявляется в среднем, для массовых наблюдений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значении независимой переменной. Объяснение тому — сложность взаимосвязей между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтенные случайные величины.

Чтобы определить количественную характеристику зависимости между двумя признаками, вычисляют коэффициент корреляции:

По силе различаются слабые и сильные связи. Эта формальная характеристика выражается конкретными величинами и интерпретируется в соответствии с общепринятыми критериями силы связи для конкретных показателей.

Величина коэффициента	Характер связи
корреляции
До |±0,3|	практически отсутствует
	±0,3|-|±0,5|	слабая
	±0,5|-|±0,7|	умеренная
	± 0,7|-|± 1,0|	сильная

Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной.

Глоссарий терминов, которые будут спрашивать:

Дата добавления: 2015-07-08