Корреляционно-регрессионный анализ и его возможности

2 Условия проведения  корреляционно-регрессионного анализа

Корреляционно-регрессионный  анализ и его возможности 

Корреляционный анализ является одним из методов статистического  анализа взаимосвязи нескольких признаков.

Он определяется как метод, применяемый тогда, когда данные наблюдения можно считать случайными и выбранными из генеральной совокупности, распределенной по многомерному нормальному  закону. Основная задача корреляционного  анализа (являющаяся основной и в  регрессионном анализе) состоит  в оценке уравнения регрессии.

Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального  характера, при которой изменение  одной из случайных величин приводит к изменению математического  ожидания другой.

1. Парная корреляция –  связь между двумя признаками (результативным и факторным или  двумя факторными).

2. Частная корреляция –  зависимость между результативным  и одним факторным признаками  при фиксированном значении других  факторных признаков.

3. Множественная корреляция  – зависимость результативного  и двух или более факторных  признаков, включенных в исследование.

Корреляционный анализ имеет  своей задачей количественное определение  тесноты связи между двумя  признаками (при парной связи) и между  результативным признаком и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Теснота связи количественно  выражается величиной коэффициентов  корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определить «полезность» факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициентов корреляции служит также оценкой соответствия уравнению регрессии выявленным причинно-следственным связям.

Первоначально исследования корреляции проводились в биологии, а позднее распространились и  на другие области, в том числе  на социально-экономическую. Одновременно с корреляцией начала использоваться и регрессия. Корреляция и регрессия  тесно связаны между собой: первая оценивает силу (тесноту) статистической связи, вторая исследует ее форму. И  корреляция, и регрессия служат для  установления соотношений между  явлениями и для определения  наличия или отсутствия связи  между ними.