Korrelation analyse som et redskab til økonomisk og statistisk forskning

Korrelationsanalysen er et sæt af matematisk baserede metoder, hvorved detekteres korrelation mellem et par faktorer eller træk, som har en tilfældig komponent. I et sæt af teknikker, der anvendes i denne fremgangsmåde til undersøgelse, er meget udbredt:

- Konstruktion af sammenligningstabeller felter, udarbejdelse sammenligningstabeller;

- beregning af korrelationen forholdet og prøvetagning satser;

- verifikation af hypotesen om statistisk signifikans af forholdet.

Fortsat forskning førte til oprettelsen af særlige former for relationer mellem variable. Forholdet mellem tilfældige funktioner eller faktorer, hvis antal overstiger tre, skal anvende metoden med multivariabel analyse.

Field og tabel konstruktion, som er i indgreb korrelationsanalyse, anvendes som hjælpemidler i analysen af prøvedata. Anvendelse på koordinere flyet prøvetagningssteder, der kommer til at opnå såkaldt felt korrelation. Af den måde det er fundet, og det er allerede nu muligt at foretage en foreløbig prognose og til at bestemme form af afhængighed af stokastiske variable. Numerisk analyse af resultaterne kræver gruppere dem i form af en sammenligningstabel.

Først dukkede op i det XVIII århundrede, udtrykket "korrelation" med en let hånd palæontolog Zhorzha Kyuve har været aktivt brugt til fossile dyr form helbredelsesprocessen i nogle dele af hans jordiske rester. Udviklingen af en fokuseret paleontological metode har ført til, at korrelationsanalysen begyndte at bruge i forskellige områder af menneskelig aktivitet.

Denne fremgangsmåde er attraktivt for statistisk bearbejdning. Korrelation analyse i statistikken for første gang brugt en britisk biolog og statistiker Francis Galton i slutningen af XIX århundrede. I videreudvikling af fremgangsmåden til at måle graden af forholdet mellem parret og et stort antal variable. Korrelation analyse er nært beslægtet med regressionsanalyse.

Det indtager en særlig plads i økonomien i korrelationsanalysen. Men dens brug pålægger en række restriktioner. Først og fremmest, dette er et tilstrækkeligt antal målinger og data til undersøgelsen. Praksis fortæller os, at antallet af observationer skal overstige 5-6 gange antallet af faktorer. Den bedste løsning er at få antallet af observationer er større end antallet af faktorer i flere snese gange. I dette tilfælde er store tals lov, takket være ham, der vil være gensidigt kompensere tilfældige udsving.

Du bør også sikre, at hele sæt af faktorielle og effektive skilte adlød normale multivariate fordelinger. Der er tilfælde, hvor mængden af aggregat er utilstrækkelig til formel overensstemmelsesprøvning normalitet, så definitionen af loven om fordeling visuelt udført ifølge korrelationen af feltet. Hvis arrangeres punkterne i henhold til den lineære trend, er det meget muligt at konkludere, at det sæt af oprindelige data opfylde kravene i normalfordelingen.

Den indledende sæt værdier er nødvendige for at overvåge kvaliteten ensartethed.

Den kendsgerning af korrelation stadig ikke giver anledning til påstanden om, at en arbitrært valgt variabel forudgås ved fremkomsten af en anden, eller er årsagen til dets ændringer, med andre ord mellem dem der er en streng kausal sammenhæng mellem dem, og måske endda virkningen af nogle tredje faktor.

Udnyttelse af resultaterne af analysen baseret på korrelation metoder af forskning, du kan lave en række specifikke konklusioner om tilstedeværelsen, og vigtigst af alt, om karakteren af gensidig afhængighed. Dette giver allerede en betydelig andel oplysninger om objektet, der undersøges.