Корреляционно-регрессионный анализ - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №1

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №2

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №3

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №4

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №5

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №6

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №7

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №8

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №9

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №10

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №11

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №12

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №13

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №14

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №15

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №16

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №17

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №18

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №19

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №20

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №21

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №22

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №23

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №24

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №25

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №26

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №27

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №28

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №29

Корреляционно-регрессионный анализ, слайд №30

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Корреляционно-регрессионный анализ. Доклад-сообщение содержит 30 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Корреляционно-регрессионный анализ

Слайд 2

Описание слайда:

Содержание Введение Виды зависимостей, изучаемых в статистике Основные методы изучения взаимосвязей Проверка на адекватность регрессионной модели Экономическая интерпретация параметров уравнения регрессии Заключение

Слайд 3

Описание слайда:

Введение Явления, которые в случае событий массового характера отличаются определенной закономерностью, однако не обнаруживаются на основе единичного наблюдения, называются массовыми явлениями. Сама такая закономерность называется статистической закономерностью. Статистическая закономерность наблюдается в тех случаях, когда: а) в исследуемом процессе действует один общий комплекс причин; б) наряду с этим в каждом отдельном случае действуют особые дополнительные причины, всякий раз иные.

Слайд 4

Описание слайда:

Для исследования интенсивности, вида и формы причинных связей широко применяется корреляционный и регрессионный анализы. Теория и методы корреляционного анализа используются для выявления связи между случайными переменными и оценки ее тесноты. Основной задачей регрессионного анализа является установление формы и изучение зависимости между переменными.

Слайд 5

Описание слайда:

Виды зависимостей, изучаемых в статистике Зависимость одной случайной величины от значений, которые принимает другая случайная величина (физическая характеристика), в статистике называется регрессией.

Слайд 6

Описание слайда:

Рассматривая зависимости между признаками, необходимо выделить прежде всего две категории связи: Функциональные – характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины. Корреляционные (статистические) - рассматриваются как признак, указывающий на взаимосвязь ряда числовых последовательностей.

Слайд 7

Описание слайда:

Слайд 8

Описание слайда:

Функциональная и статистическая зависимости Аналитически функциональная зависимость представляется в следующем виде: y = f(x). Графически статистическая зависимость двух признаков может быть представлена с помощью поля корреляции, при построении которого на оси абсцисс откладывается значение факторного признака X, а по оси ординат – результирующего Y.

Слайд 9

Описание слайда:

Слайд 10

Описание слайда:

При исследовании корреляционных зависимостей между признаками решаются следующие задачи: 1. Предварительный анализ свойств моделируемой совокупности единиц. 2. Установление наличия связи в фактическом материале, определение ее направления и формы. 3. Измерение степени тесноты связи между признаками, т.е. степени приближения ее к функциональной зависимости. 4. Построение регрессионной модели, ее экономическая интерпретация и практическое использование.

Слайд 11

Описание слайда:

Основные методы изучения взаимосвязей Корреляцию и регрессию принято рассматривать как совокупный процесс статистического исследования, поэтому их использование в статистике часто именуют корреляционно-регрессионным анализом. Корреляционно-регрессионный анализ используется для исследования форм связи, устанавливающих количественные соотношения между случайными величинами изучаемого процесса.

Слайд 12

Описание слайда:

Методы метод сопоставления метод параллельных рядов балансовый метод графический метод методы аналитических группировок метод дисперсионного анализа метод корреляционного анализа

Слайд 13

Описание слайда:

Слайд 14

Описание слайда:

Метод параллельных рядов Метод параллельных рядов – ряд значений факторного признака и соответствующих ему значений результативного признака (значение признака Х располагается в возрастающем порядке, затем прослеживают направление изменения величины результативного признака Y).

Слайд 15

Описание слайда:

Метод аналитических группировок Сущность этого метода заключается в том, что единицы статистической совокупности группируются, как правило, по факторному признаку и для каждой группы исчисляется средняя или относительная величина по результативному признаку.

Слайд 16

Описание слайда:

Слайд 17

Описание слайда:

Балансовый метод Сущность метода заключается в том, что данные взаимосвязанных показателей изображаются в виде таблицы и располагаются таким образом, чтобы итоги между отдельными частями были равны, т.е. чтобы был баланс.

Слайд 18

Описание слайда:

Слайд 19

Описание слайда:

Аналитический метод Изучение корреляционных зависимостей основывается на исследовании таких связей между переменными, при которых значение одной переменной можно принять за зависимую переменную, которая «в среднем» изменяется в зависимости от того, какие значения принимает другая переменная, рассматриваемая как причина изменения зависимой переменной. Теоретической линией регрессии – называется линия, вокруг которой группируются точки корреляционного поля и которая указывает основное направление, основную тенденцию связи.

Слайд 20

Описание слайда:

Важным этапом регрессионного анализа является определение типа функции, с помощью которой характеризуется зависимость между признаками. Тип уравнения выбирается на основе теоретического анализа и исследования фактических данных. В большинстве случаев связи в общественных явлениях изучают по уравнению прямой, вида y=a+bx, где a и b – параметры искомой прямой.

Слайд 21

Описание слайда:

Слайд 22

Описание слайда:

Линейный коэффициент корреляции может принимать любые значения в пределах от -1 до +1. Чем ближе коэффициент корреляции по абсолютной величине к 1, тем теснее связь между признаками. Знак при линейном коэффициенте корреляции указывает на направление связи: прямой зависимости соответствует знак «+», а обратной зависимости – знак «-». Зная коэффициент корреляции, можно дать качественно-количественную оценку тесноты связи. Используются, например, специальные табличные соотношения (так называемая шкала Чеддока).

Слайд 23

Описание слайда:

Слайд 24

Описание слайда:

Проверка на адекватность регрессионной модели Для практического использования моделей регрессии очень важна их адекватность, т.е. соответствие фактическим данным. Проверка значимости (существенности) осуществляется с помощью t-критерия Стьюдента. При этом рассчитываются значения t-критерия:

Слайд 25

Описание слайда:

Слайд 26

Описание слайда:

Слайд 27

Описание слайда:

Экономическая интерпретация параметров уравнения регрессии После проверки адекватности, установления точности и надежности построенной модели (уравнения регрессии), ее необходимо проанализировать. Прежде всего нужно проверить, согласуются ли знаки параметров с теоретическими представлениями и соображениями о направлении влияния признака-фактора на результативный признак (показатель).

Слайд 28

Описание слайда:

Слайд 29

Описание слайда:

Заключение Полученное уравнение y ̂=-56,656+0,73x позволяет проиллюстрировать зависимость размера прибыли банков от размера их активов. А также проведена проверка данной модели на адекватность по критерию Стьюдента, результат оказался положительным (модель адекватна, т.е. ее можно применять), а затем дана экономическая оценка этой модели - при увеличении активов банка увеличивается и прибыль.