Korrelaatioanalyysin välineenä taloudellisen ja tilastollisen tutkimuksen

click fraud protection

Korrelaatio analyysi on joukko matemaattisesti äänen menetelmiä, joilla havaitaan korrelaatio parin tekijät tai merkkejä, joilla on satunnainen komponentti.Joukko menetelmiä käytetään tässä tutkimusmenetelmiä käytetään laajalti:

- rakentaminen korrelaatio kentät laatimalla vastaavuustaulukoita;

- laskeminen korrelaatio suhde tai sattumanvaraisista tekijöistä;

- testaus hypoteesi tilastollisesti merkitsevää yhteyttä.

Jatkuu tutkimus johtaa perustamista tietyntyyppisten muuttujien välisten suhteiden.Suhde satunnaisia ​​merkkejä tai tekijät, jotka enintään kolme, on käytettävä menetelmää monimuuttuja-analyysi.

kenttä ja pöytä, joka harjoittaa rakentaminen korrelaatioanalyysin käytetään apuaineina Näytteen tiedot.Huonontamista koordinaattitasossa näytteenottopaikkojen tulevat saamaan ns korrelaatio alalla.Muuten piste sijaitsee, se on jo mahdollista tehdä alustavia arvioita ja määrittää muodossa riippuvuus satunnaismuuttujia.Numeerinen analyysi tulosten edellyttää kokoamalla ne muodossa vastaavuustaulukoista.

ensimmäinen ilmestyi XVIII vuosisadalla, termi "korrelaatio" kevyellä kädellä paleontologi Georges Cuvier alkoi aktiivisesti käyttää muotoilla toipumisen fossiilisten eläinten joissakin osissa hänen edelleen.Kehittäminen keskittynyt paleontological menetelmä on johtanut siihen, että korrelaatio analyysi alkoi käyttää eri aloilla inhimillisen toiminnan.

Tämä menetelmä on houkutteleva käsittelyn tilastotietoja.Korrelaatioanalyysin tilastoissa ensimmäistä kertaa käytetty Englanti biologi ja tilastotieteilijä Francis Galton myöhään XIX vuosisadalla.Kehityksestä tulevaisuudessa menetelmän, jolla mitataan läheisyys suhde pari ja suuri määrä muuttujia.Korrelaatio analyysi on läheinen suhde regressioanalyysin.

on erityinen paikkansa taloudessa korrelaatioanalyysin.Mutta sen käyttö asettaa useita rajoituksia.Ensinnäkin, se on riittävä määrä mittausten ja tutkimusta varten.Käytäntö osoittaa, että havaintojen määrä on ylittää 5-6 kertaa useita tekijöitä.Paras vaihtoehto on, että tapausten määrä ylittää useampaa tekijää useita kymmeniä kertoja.Tällaisessa tapauksessa, suurten lukujen laki, kiitos hänelle, siellä on keskenään jalostettujen sattumanvaraisuus.

olisi myös varmistettava, että koko joukko tekijä ja tehokas merkkejä totteli monimuuttujatestausta normaalijakaumaa.On tapauksia, joissa yhteenlaskettu määrä tarpeeksi muodollista vaatimustenmukaisuuden testauksen normaalitilaan, niin visuaalisesti määrittämällä jakelu laki on suoritettava korrelaatio kentän.Jos pisteet sijaitsevat mukaan lineaarinen suuntaus, se on täysin mahdollista päätellä, että joukko lähtötietojen täyttävät normaalijakaumaa.

alkuperäisen arvoja tarpeen valvoa laadun tasaisuuteen.

Saatavuus asiassa enemmän korrelaatio ei anna perusteita väitteelle, että mielivaltaisesti valittu muuttuja edeltää ulkonäkö toisen tai se aiheuttaa muutoksia toisin sanoen niiden välillä on tiukka syy-yhteyttä niiden välillä, ja jopa mahdollinen vaikutus Kolmas tekijä.

soveltaa käytännössä analyysin tulokset perustuvat korrelaation tutkimusmenetelmiä, voit tehdä joitakin erityisiä havaintoja saatavuudesta, ja, mikä tärkeintä, luonteesta keskinäinen riippuvuus.Se tarjoaa jo huomattava osuus tietoja tutkittavassa.