«Человек познает сам себя только в той мере, в какой он познает мир». (Й. Гете) Жизнь во время путешествия - это мечта в чистом виде. (А. Кристи) Путешествие как самая великая наука и серьезная наука помогает нам вновь обрести себя. (А. Камю)

Новые чудеса света

Великая китайская стена
Колизей
Мачу-Пикчу
Петра
Тадж-Махал

Посетители

Методы статистики туризма и отдыха
Страница 2

3. В зависимости от расстояния между уровнями ряды динамики подразделяются на ряды динамики с равноотстоящими уровнями и не равноотстоящими уровнями во времени.

Ряды динамики следующих друг за другом периодов или следующих через определенные промежутки дат называются равноотстоящими (см. пример о числе вкладов в Сбербанк РФ за январь - июнь 1997 г.). Если же в рядах даются прерывающиеся периоды или неравномерные промежутки между датами, то ряды называются не равноотстоящими.

4. В зависимости от наличия основной тенденции изучаемого процесса ряды динамики подразделяются на стационарные и не стационарные.

Если математическое ожидание значения признака и дисперсия (основные характеристики случайного процесса) постоянны, не зависят от времени, то процесс считается стационарным и ряды динамики также называются стационарными. Экономические процессы во времени обычно не являются стационарными, так как содержат основную тенденцию развития, но их можно преобразовать в стационарные путем исключения тенденций.

Все явления и процессы, характеризующие социально-экономическое развитие и составляющие единую систему национальных счетов, тесно взаимосвязаны и взаимозависимы между собой. В статистике показатели; характеризующие эти явления, могут быть связаны либо корреляционной зависимостью, либо быть независимыми. Корреляционная зависимость является частным случаем стохастической зависимости, при которой изменение значений факторных признаков (x1, x2, …,xk) влечет за собой изменение среднего значения результативного признака. Корреляционная зависимость исследуется с помощью методов корреляционного и регрессионного анализов.

Корреляционный анализ изучает взаимосвязи показателей и позволяет решить следующие задачи:

1.Оценка тесноты связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции

2.Оценка уравнения регрессии.

Основной предпосылкой применения корреляционного анализа является необходимость подчинения совокупности значений всех факторных (x1, x2, …,xk) и результативного (У) признаков k-мерному нормальному закону распределения или близость к нему. Если объем исследуемой совокупности достаточно большой (n > 50), то нормальность распределения может быть подтверждена на основе расчета и анализа критериев Пирсона, Ястремского, Боярского, Колмогорова, чисел Вастергарда и т. д. Если n <. 50, то закон распределения исходных данных определяется на базе построения и визуального анализа поля корреляции. При этом если в расположении точек имеет место линейная тенденция, то можно предположить, что совокупность исходных данных (У, x1, x2, …,xk) подчиняется нормальному распределению.

Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака (У) от факторных (x1, x2, …,xk). Основной предпосылкой регрессионного анализа является то, что только результативный признак (У) подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки x1, x2, …,xk могут иметь произвольный закон распределения. В анализе динамических рядов в качестве факторного признака выступает время t. При этом в регрессионном анализе заранее подразумевается наличие причинно-следственных связей между результативным (У) и факторными (x1, x2, …,xk) признаками. Уравнение регрессии, или статистическая модель связи социально-экономических явлений, выражаемая функцией

Линейный коэффициент корреляции

Линейный коэффициент корреляции был впервые введен вначале 90-х гг. Пирсоном, Эджвортом и Велдоном и характеризует тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками в случае наличия между ними линейной зависимости. В теории разработаны и на практике применяются различные модификации формул расчета данного коэффициента.

Страницы: 1 2 3 4


Powered & designed by Olezha * 2022 * All Rights Reserved © www.travellifes.ru

Партнеры сайта: