С ТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО - ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ Л ЕКЦИЯ 9 Клобертанц Е.П. Красноярск, 2013 г. ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ.

Презентация:

Advertisements

Похожие презентации

А БСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ В СТАТИСТИКЕ Л ЕКЦИЯ 6. Клобертанц Е.П. Красноярск, 2013 г. ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО.

Advertisements

С ТАТИСТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ Л ЕКЦИЯ 4. Клобертанц Е.П. Красноярск, 2013 г. ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ.

С ТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО - ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ Л ЕКЦИЯ 8. Клобертанц Е.П. Красноярск, 2013 г. ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ.

Р ЯДЫ ДИНАМИКИ В СТАТИСТИКЕ Л ЕКЦИЯ 10 Клобертанц Е.П. Красноярск, 2013 г. ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО.

Г РАФИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ Л ЕКЦИЯ 5. Клобертанц Е.П. Красноярск, 2013 г. ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО.

П РЕДМЕТ И МЕТОДЫ СТАТИСТИКИ Л ЕКЦИЯ 1. Клобертанц Е.П. Красноярск, 2013 ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО.

ЛЕКЦИЯ 8 КОРРЕЛЯЦИОННО- РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. МОДЕЛИРОВАНИЕ СВЯЗЕЙ.

Линейная модель парной регрессии и корреляции. 2 Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального.

Теория статистики Корреляционно-регрессионный анализ: статистическое моделирование зависимостей Часть 1. 1.

Основы корреляционного и регрессионного анализа. План лекции: 1.Способы изучения корреляционных зависимостей. 2.Определение коэффициента парной линейной.

Лекция 1 «Введение». Опр. эконометрика это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Специфической.

Лекция 2 Часть I: Многомерное нормальное распределение, его свойства; условные распределения Часть II: Парная линейная регрессия, основные положения.

Элементы теории корреляции. План: I. Понятие корреляционной зависимости: 1) Коэффициент корелляции 2) Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента.

Лекция 1 Введение.. Опр. эконометрика это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Основы корреляционного анализа Лекция 21. лекция 12 для студентов 1 курса, обучающихся по специальности – Клиническая психология д.б.н., профессор.

Общая теория статистики Регрессионно- корреляционный анализ.

Кафедра «Бухгалтерский учет и аудит» Ослопова М.В. ТЕМА 8. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ.

Регрессионный анализ. Основная особенность регрессионного анализа: при его помощи можно получить конкретные сведения о том, какую форму и характер имеет.

А БСОЛЮТНЫЕ И ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ В СТАТИСТИКЕ Л ЕКЦИЯ 7. Клобертанц Е.П. Красноярск, 2013 г. ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ.

ДИНАМИЧЕСКИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ. Опр. Эконометрическая модель является динамической, если в данный момент времени она учитывает значения входящих.

Транксрипт:

С ТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО - ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ Л ЕКЦИЯ 9 Клобертанц Е.П. Красноярск, 2013 г. ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ ПРОФЕССОРА В.Ф. ВОЙНО-ЯСЕНЕЦКОГО» МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИЙ КОЛЛЕДЖ

План: 1.Регрессионный анализ. 2.Основные задачи и предпосылки применения корреляционно- регрессионного анализа.

1. Регрессивный анализ Регрессия функция, позволяющая по средней величине одного признака определить среднюю величину другого признака, корреляционно связанного с первым. Коэффициент регрессии абсолютная величина, на которую в среднем изменяется величина одного признака при изменении другого связанного с ним признака на установленную единицу измерения.

Формула коэффициента регрессии R у/х = r ху x(σ у / σ x ) Уравнение регрессии у = М у + R y/x (х – М x ) Сигма регрессии

Данные, необходимые для расчета и графического изображения шкалы регрессии коэффициент регрессии R у/х ; уравнение регрессии у = М у + R у/х (х-М x ); сигма регрессии σ Rx/y

Последовательность расчетов и графического изображения шкалы регрессии определить коэффициент регрессии по формуле по формуле уравнения регрессии определить, какой будет в среднем (у, у 2, у 3...) для определенного значения (х, х 2, х 3...). вычислить сигму регрессии, зная соответствующие величины σ у и r ху и подставляя их значения в формулу на основании известных значений х1, х2, х3 и соответствующих им средних значений у1, у2 у3, а также наименьших (у σrу/х)и наибольших (у + σrу/х) значений (у) построить шкалу регрессии. Для графического изображения шкалы регрессии на графике сначала отмечаются значения х, х2, х3 (ось ординат), т.е. строится линия регрессии, например зависимости массы тела (у) от роста (х).

2.Основные задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа. Задачи корреляционно-регрессионного анализа: 1)выбор спецификации модели, т. е. формулировки вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными; 2)из всех факторов, влияющих на результативный признак, необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы; 3)парная регрессия достаточна, если имеется доминирующий фактор, который и используется в качестве объясняющей переменной. Поэтому необходимо знать, какие остальные факторы предполагаются неизменными, так как в дальнейшем анализе их придется учесть в модели и от простой регрессии перейти к множественной; 4)исследовать, как изменение одного признака меняет вариацию другого.

Предпосылки корреляционно-регрессионного анализа: 1)уравнение парной регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем в целом по совокупности наблюдений; 2)в уравнении регрессии корреляционная связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией; 3)случайная величина Е включает влияние неучтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения; 4)определенному значению признака-аргумента отвечает некоторое распределение признака функции.

Недостатки анализа: 1)невключение ряда объясняющих переменных 2) агрегирование переменных (в результате агрегирования теряется часть информации); 3) неправильное определение структуры модели; 4) использование временной информации (изменив временной интервал, можно получить другие результаты регрессии); 5) ошибки спецификации 6) ошибки выборки, так как исследователь чаще имеет дело с выборочными данными при установлении закономерной связи между признаками 7) ошибки измерения представляют наибольшую опасность.

Контрольные вопросы для закрепления: 1.Дайте определение «регрессии». В чем сущность метода регрессии? 2.Как рассчитать коэффициент регрессии? Какие данные необходимо для этого иметь? 3.Для чего используется формула уравнения регрессии? 4.Для какой цели необходимо рассчитать сигму регрессии? 5.Каковы основные задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа?

Литература: 1.Лекции по статистике [электронный ресурс] URL: Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения: учебное пособие для практических занятий/ под ред. В. З. Кучеренко. -4-е изд., перераб.и доп. –М.: ГЭОТАР-Медиа, с. 3.Статистика. Учебное пособие. [электронный ресурс] URL: