Если две переменные обнаруживают тенденцию к совместному изменению, то говорят, что они коррелируют между собой, а степень, с которой они коррелируют, измеряется коэффициентом корреляции. Если две переменные совершенно не связаны друг с другом, то коэффициент корреляции равен нулю; а если две переменные полностью связаны друг с другом, то абсолютная величина коэффициента корреляции равна единице. Высокий коэффициент корреляции между двумя переменными показывает только то, что они изменяются совместно, и отнюдь не предполагает причинно-следственную зависимость между ними, когда изменение одной переменной вызывает изменение другой. Если высокие значения одной переменной соответствуют высоким значениям другой переменной, то говорят, что они положительно коррелируют. Если же высокие значения одной переменной соответствуют низким значениям другой переменной, то говорят, что они отрицательно коррелируют. Коэффициент корреляции служит также для измерения степени согласия линии регрессии см. Если линия регрессии повышается слева направо и тесно согласуется с наблюдениями, то имеет место высокий положительный коэффициент корреляции; если же линия регрессии понижается слева направо и тесно согласуется с наблюдениями, то имеет место высокий отрицательный коэффициент корреляции. Если же уравнение регрессии содержит две или более независимые переменные, то для измерения точности, с которой плоскость, описываемая уравнением множественной регрессии, согласуется с наблюдаемыми значениями, можно использовать коэффициент множественной корреляции. С помощью оцененного таким образом уравнения можно предсказать, какой будет неизвестная зависимая переменная для данного значения известной независимой переменной. Если взять простейший пример линейного уравнения со всего одной независимой переменной и одной зависимой переменной скажем, располагаемый доход и потребительские расходы , задача будет заключаться в подборе прямой линии к совокупности данных, состоящих из пар наблюдений дохода Y и потребления С. Линию, которая лучше всего подходит к данным, нужно выбирать так, чтобы сумма квадратов значений вертикальных отклонений точек от линии была минимальной. Этот метод наименьших квадратов применяется при анализе большинства регрессий. Степень приближения регрессионной линии к наблюдениям измеряется коэффициентом корреляции. Эти постоянные а и b , полученные методом наименьших квадратов, называются оцененными коэффициентами регрессии. После того как их численные значения определены, они могут использоваться для предсказания значений зависимой переменной С на основе значений независимой переменной Y. Например, если оцененные коэффициенты регрессии а и b равны и 0. Коэффициент наклона линии регрессии b особенно важен в экономической науке, так как он показывает изменение зависимой переменной в данном случае потребления , вызываемое изменением независимой переменной в данном случае дохода на одну единицу. Например, значение b , равное 0. Регрессионное уравнение не даёт точного прогноза зависимой переменной для любого заданного значения независимой переменной, так как коэффициенты регрессии, оцененные на основе выборочных наблюдений, являются лишь наилучшей оценкой действительных характеристик совокупности и подвержены случайным искажениям. Чтобы учесть погрешности оцененного уравнения регрессии, изображающего действительные закономерности поведения всего населения на основе выборочного наблюдения, уравнение регрессии обычно записывают как. Там, где предполагается, что на зависимую переменную существенно влияет более чем одна независимая переменная, используется метод множественной линейной регрессии. Этот метод предполагает составление уравнения множественной линейной регрессии, включающей две или больше независимых переменных, как например. Оценка этого уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов предполагает подбор трёхмерной плоскости к совокупности выборочных наблюдений потребительских расходов, располагаемого дохода и процентных ставок таким образом, чтобы минимизировать квадраты отклонений наблюдаемых значений от плоскости. Выборочные наблюдения могут использоваться для нахождения числовых оценок трёх коэффициентов регрессии а , b и d в указанном уравнении. Для оценки будущих экономических условий могут применяться различные прогностические методы, отличающиеся друг от друга по степени субъективности, сложности, потребности в данных и по стоимости: Оценки будущих объёмов продаж могут давать также сотрудники отделов сбыта; кроме того, отраслевые эксперты могут разрабатывать сценарии будущего развития рынка;. Эти методы неявно предполагают, что временные взаимосвязи, наблюдавшиеся в прошлом, будут сохраняться и в будущем, при этом не исследуются причинно-следственные связи между рассматриваемыми переменными. Временные ряды обычно включают в себя долгосрочную тенденцию вековой тренд , нарушаемую среднесрочными циклическими колебаниями, и краткосрочные сезонные вариации, подвергающиеся нерегулярным, случайным воздействиям. Для анализа и экстраполяции таких временных рядов могут использоваться также такие методы, как скользящая средняя или экспоненциальное сглаживание, хотя с их помощью, как правило, нельзя предсказать резкие скачки экономических переменных;. Такие опережающие индикаторы, как планируемые капиталовложения предпринимательского сектора и прирост нового жилищного строительства, могут служить барометром при прогнозировании уровня экономической активности или спроса на продукцию, а кроме того, они могут быть пригодны для предсказания резких изменений этих величин;. Так, изготовителям узлов автомобиля необходимо оценивать спрос на автомобили и производственные планы автомобилестроителей, являющихся главными потребителями их продукции;. В эконометрических моделях переменные связаны между собою уравнениями, которые могут быть подвергнуты статистической проверке, а затем использованы как основа для прогнозирования. Необходимо прежде всего выявить независимые переменные, влияющие на зависимую переменную, величину которой мы прогнозируем. Так, чтобы предсказать будущий объём спроса на продукт Q d , нам надлежит сформулировать уравнение, связывающее объём спроса с ценой продукта Р и располагаемым доходом Y: Эконометрические модели могут состоять из одного уравнения как в нашем случае , но зачастую в сложных экономических ситуациях независимые переменные одного уравнения сами подвержены влиянию других переменных, так что может потребоваться множество уравнений, чтобы отразить все причинно-следственные зависимости. Так, в модели макроэкономического прогнозирования, используемой британским министерством финансов для прогнозирования будущей экономической активности, содержится более уравнений. Ни один прогностический метод не даёт абсолютно точных предсказаний, поэтому, делая любой прогноз, необходимо учитывать пределы погрешности этого прогноза. В ситуации, показанной на рис. Необходимо учесть, что существует область возможных будущих значений с центром в прогнозируемой точке, т. Например, данные могут включать информацию, скажем, о доходах различных домашних хозяйств внутри одной страны или национальных доходах national income группы стран за данный год. Statistical Analysis for Management, Chapter 7: Cross-Sectional Data Analysis and Regression. Раздел математики, изучающий теорию и методы сбора, систематизации и анализа числовых данных. Совокупность наблюдаемых данных, комплекс методов их обработки и система исчисленных на их основе показателей. В экономическом анализе широко используются экономические данные, которые подвергаются статистическому анализу с целью практической проверки правильности выводов экономических теорий. При различных уровнях располагаемого дохода можно измерить потребление и вывести статистическую зависимость между этими двумя переменными, оценив числовые значения параметров а и b в этом уравнении. Поскольку потребление зависит от дохода, — это зависимая переменная, тогда как располагаемый доход — независимая переменная. Эконометрические модели могут включать сотни переменных, которые связаны между собой не одним уравнением, как при построении моделей в целях макроэкономического прогнозирования, а сотнями уравнений. Это означает предсказание значений зависимой переменной, соответствующих тем значениям независимой переменной, которые лежат вне диапазона наблюдавшихся значений. За пределами этого диапазона линия тренда может быть определена неточно, так как лежащие в её основе соотношения при расширении диапазона могут измениться. Если бы мы интерполировали, т. Искать термины и их толкования можно на всех сайтах Экономической школы: Вернуться на страницу "Указатель терминов". Институт "Экономическая школа" Национального исследовательского университета - Высшей школы экономики. Директор Иванов Михаил Алексеевич; E-mail: Издательство Руководитель Бабич Владимир Валентинович; E-mail: Лаборатория Интернет-проектов Руководитель Сторчевой Максим Анатольевич; E-mail: Системный администратор Григорьев Сергей Алексеевич; E-mail: Об "ЭШ" Карта сайта, экономическая школа English, SEI Эксперты, мнения, книги, ЭШ Обратная связь, ЭШ Книжные серии, Серия "Этическая Экономия" Учебная литература для средней и высшей школы ИМЕНА Музыка, литература, искусство Имена и термины, Экономическая школа Альманах "Экономическая школа", выпуски 6 и 7 Иностранные языки Новости Дискуссии в Экономической школе Аналитическая школа Вехи экономической мысли Поиск и приобретение книг Учебники по экономике Учебные материалы и темы Журнал Экономическая школа Перечень английских экономических терминов A Координация матералов Экономическая школа Поиск терминологии, биографических материалов, учебников и научных работ на сайтах Экономической школы. Cоздание и управление сайтом - система CMS SiteEdit. Контакты Институт "Экономическая школа" Национального исследовательского университета - Высшей школы экономики Директор Иванов Михаил Алексеевич; E-mail:
дубль гис мегион карта города
Ну кто придумал расстояния текст
Лечение ячменя быстро
можно ли дома делать
право на дополнительную площадь жилого помещения военнослужащим
бельбек на карте крыма
как сделать из фена вентилятор
Избавиться от молочницы в домашних условиях отзывы
Когда скажут результаты огэ по математике 2017
как звали телепузиков из мультика