Analisis korelasi sebagai alat untuk penyelidikan ekonomi dan statistik

analisis korelasi adalah satu set kaedah matematik berasaskan, yang mana dikesan korelasi antara faktor pasangan atau ciri-ciri yang mempunyai komponen rawak. Dalam satu set teknik yang digunakan dalam ini kaedah penyiasatan, secara meluas digunakan:

- Pembinaan bidang korelasi, merangka jadual korelasi;

- pengiraan nisbah korelasi dan kadar pensampelan;

- pengesahan hipotesis statistik kepentingan hubungan.

penyelidikan yang berterusan membawa kepada penubuhan jenis tertentu hubungan antara pembolehubah. Hubungan antara ciri rawak atau faktor, jumlah yang melebihi tiga, perlu menggunakan kaedah analisis multivariat.

Bidang Pembinaan jadual yang terlibat analisis korelasi, digunakan sebagai alat bantuan dalam analisis data sampel. Memohon pada koordinat pesawat titik persampelan, datang untuk mendapatkan apa yang dipanggil korelasi lapangan. Dengan cara ini tempat yang terletak, ia sudah boleh membuat ramalan awal dan menentukan bentuk pergantungan pembolehubah rawak. analisis berangka keputusan memerlukan mengumpulkan mereka dalam bentuk jadual korelasi.

Pertama kali muncul pada abad XVIII itu, istilah "hubungan" dengan tangan yang ahli paleontologi cahaya Zhorzha Kyuve telah aktif digunakan untuk proses pemulihan haiwan fosil bentuk di beberapa bahagian jenazahnya. Pembangunan kaedah paleontologi fokus telah membawa kepada hakikat bahawa analisis korelasi mula menggunakan dalam pelbagai bidang aktiviti manusia.

Kaedah ini adalah menarik bagi pemprosesan statistik. analisis korelasi dalam statistik untuk masa yang pertama digunakan seorang ahli biologi British dan perangkaan Francis Galton pada abad ke-XIX lewat. Dalam perkembangan selanjutnya kaedah, untuk mengukur keakraban hubungan antara pasangan dan sejumlah besar pembolehubah. analisis korelasi adalah berkait rapat dengan analisis regresi.

Ia menduduki tempat yang istimewa dalam ekonomi analisis korelasi. Tetapi penggunaannya mengenakan beberapa sekatan. Pertama sekali, ini adalah bilangan yang mencukupi ukuran dan data untuk kajian. Amalan menunjukkan bahawa bilangan cerapan harus lebih besar daripada 5-6 kali bilangan faktor. Pilihan terbaik adalah untuk mempunyai bilangan pemerhatian yang lebih besar daripada bilangan faktor dalam beberapa puluh kali. Dalam kes ini, undang-undang jumlah yang besar, terima kasih kepada beliau, akan ada saling memberi pampasan turun naik rawak.

Anda juga perlu memastikan bahawa keseluruhan set tanda-tanda faktorial dan berkesan taat pengagihan multivarian normal. Terdapat kes di mana jumlah agregat tidak mencukupi untuk memadankan ujian kenormalan formal, maka visual menentukan undang-undang pembahagian itu dijalankan mengikut bidang korelasi. Jika mata disusun mengikut trend linear, ia adalah agak mustahil untuk membuat kesimpulan bahawa set data awal memenuhi keperluan taburan normal.

Set awal nilai perlu untuk memantau keseragaman kualiti.

Hakikat korelasi masih tidak memberi alasan bagi dakwaan bahawa pembolehubah sewenang-wenangnya dipilih didahului oleh kemunculan kedua, atau adalah punca perubahan, dalam erti kata lain, di antara mereka terdapat hubungan sebab dan akibat yang ketat di antara mereka, dan mungkin juga tindakan beberapa faktor ketiga.

Menggunakan hasil analisis berdasarkan kaedah korelasi penyelidikan, anda boleh membuat beberapa kesimpulan khusus mengenai kehadiran, dan yang paling penting, mengenai sifat saling bergantung. Ini sudah memberi berkongsi maklumat yang besar tentang objek yang dikaji.