Карэляцыйныя аналіз як інструмент эканамічных і статыстычных даследаванняў

Карэляцыйныя аналіз ўяўляе сабой мноства матэматычна абгрунтаваных метадаў, з дапамогай якіх адбываецца выяўленне карэляцыйнай залежнасці паміж парай фактараў або прыкмет, якія маюць выпадковую складнік. У наборы прыёмаў, якія выкарыстоўваюцца ў дадзеным метадзе даследавання, шырокае распаўсюджванне атрымалі:

- пабудова карэляцыйныя палёў, складанне карэляцыйныя табліц;

- разлік карэляцыйнага адносіны ці выбарачных каэфіцыентаў;

- праверка гіпотэзы статыстычных значэнняў сувязяў.

Працяг даследаванняў прыводзіць да ўсталявання канкрэтных відаў ўзаемасувязі паміж велічынямі. Ўзаемасувязь паміж выпадковымі прыкметамі або фактарамі, колькасць якіх перавышае тры, мае патрэбу ў выкарыстанні метаду шматмернага аналізу.

Поле і табліца, пабудовай якіх займаецца карэляцыйныя аналіз, выкарыстоўваюцца ў якасці дапаможных сродкаў у ходзе аналізу выбарачных дадзеных. Наносячы на поле каардынатнай плоскасці выбарачныя пункту, прыходзяць да атрымання так званага карэляцыйнага поля. Па тым, як размясціліся пункту, ужо можна скласці папярэдні прагноз і вызначыць форму залежнасці выпадковых велічынь. Лікавая апрацоўка вынікаў патрабуе групоўкі іх у выглядзе карэляцыйнай табліцы.

Упершыню з'явіўшыся ў XVIII стагоддзі, тэрмін «карэляцыя» з лёгкай рукі палеантолаг Жоржа Кювье пачаў актыўна выкарыстоўвацца для працэсу аднаўлення аблічча выкапняў жывёл па некаторых частках яго парэшткаў. Развіццё вузканакіраванага Палеанталагічныя метаду прывяло да таго, што карэляцыйныя аналіз пачалі выкарыстоўваць у самых розных сферах чалавечай жыццядзейнасці.

Гэты метад з'яўляецца прывабным для апрацоўкі статыстычных дадзеных. Карэляцыйныя аналіз ў статыстыцы ўпершыню выкарыстаў англійская біёлаг і статыстык Фрэнсіс Гальтон ў канцы XIX стагоддзя. У далейшым развіццё метаду дазволіла вымяраць цеснату сувязі паміж парай і вялікай колькасцю зменных. Карэляцыйныя аналіз мае цесную сувязь з Рэгрэсійная аналіз.

Асаблівае месца займае карэляцыйныя аналіз у эканоміцы. Але яго выкарыстанне накладвае шэраг абмежаванняў. Перш за ўсё, гэта наяўнасць дастатковай колькасці вымярэнняў і дадзеных для вывучэння. Практыка падказвае, што колькасць назіранняў павінна перавышаць у 5-6 разоў лік фактараў. Аптымальным варыянтам з'яўляецца наяўнасць колькасці назіранняў, які перавышае колькасць фактараў у некалькі дзясяткаў разоў. У такім выпадку дзейнічае закон вялікіх лікаў, дзякуючы яму адбудзецца взаимопогашение выпадковых ваганняў.

Таксама варта дабіцца таго, каб увесь набор факторных і дзейсных прыкмет падпарадкаваўся нармальнаму шматмернага размеркаванні. Бываюць выпадкі, калі аб'ёму сукупнасці недастаткова для ажыццяўлення фармальнага тэставання на адпаведнасць нармальнасці размеркавання, тады вызначэння закона размеркавання візуальна ажыццяўляецца па дадзеных карэляцыйнага поля. Калі пункту размясціліся згодна лінейнай тэндэнцыі, то цалкам рэальна зрабіць выснову, што набор зыходных дадзеных задаволяць патрабаванням нармальнага закона размеркавання.

У зыходнай сукупнасці значэнняў неабходна сачыць за якаснай аднастайнасцю.

Наяўнасць факту карэляцыйнай залежнасці яшчэ не дае падставы для сцвярджэння, што адвольна узятая пераменная папярэднічае з'яўленню другі ці служыць прычынай яе змяненняў, іншымі словамі, паміж імі няма строгай прычыннай сувязі паміж сабой, і нават магчыма дзеянне якога-небудзь трэцяга фактару.

Ужываючы на практыцы вынікі аналізу на аснове карэляцыйныя метадаў даследавання, можна зрабіць шэраг пэўных высноваў аб наяўнасці, а самае галоўнае, пра характар ўзаемазалежнасці. Гэта ўжо дае важкую долю інфармацыі аб аб'екце, што знаходзіцца пад даследаваннем.