🗊Презентация Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №1Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №2Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №3Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №4Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №5Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №6Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №7Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №8Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №9Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №10Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №11Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №12Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №13Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №14Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №15Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №16Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №17Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №18Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №19Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №20Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №21Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №22Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №23Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №24Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №25Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №26Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №27Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №28Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №29Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №30Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №31Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №32Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №33Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №34Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №35Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №36Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №37Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №38Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №39Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №40Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №41
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений. Доклад-сообщение содержит 41 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


Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений Лекция 5
Описание слайда:
Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений Лекция 5

Слайд 2


Вопросы лекции:
Описание слайда:
Вопросы лекции:

Слайд 3


Корреляционная связь (частный случай стохастической) – связь, проявляющаяся при достаточно большом числе наблюдений в виде определенной зависимости между средним значением результативного признака и признаками-факторами. Задача корреляционного анализа – измерение тесноты связи между варьируемыми признаками и оценка факторов, оказывающих наибольшее влияние.
Описание слайда:
Корреляционная связь (частный случай стохастической) – связь, проявляющаяся при достаточно большом числе наблюдений в виде определенной зависимости между средним значением результативного признака и признаками-факторами. Задача корреляционного анализа – измерение тесноты связи между варьируемыми признаками и оценка факторов, оказывающих наибольшее влияние.

Слайд 4


Задача регрессионного анализа – выбор типа модели (формы связи), устанавливающих степени влияния независимых переменных. Связь признаков проявляется в их согласованной вариации, при этом одни признаки выступают как факторные, а другие – как результативные. Причинно-следственная связь факторных и результативных признаков характеризуется по степени: тесноты; направлению; аналитическому выражению.
Описание слайда:
Задача регрессионного анализа – выбор типа модели (формы связи), устанавливающих степени влияния независимых переменных. Связь признаков проявляется в их согласованной вариации, при этом одни признаки выступают как факторные, а другие – как результативные. Причинно-следственная связь факторных и результативных признаков характеризуется по степени: тесноты; направлению; аналитическому выражению.

Слайд 5


Регрессионный анализ Для оценки параметров уравнений регрессии наиболее часто используется метод наименьших квадратов (МНК), суть которого заключается в следующем требовании: искомые теоретические значения результативного признака должны быть такими, при которых бы обеспечивалась минимальная сумма квадратов их отклонений от эмпирических (фактических) значений, т.е.
Описание слайда:
Регрессионный анализ Для оценки параметров уравнений регрессии наиболее часто используется метод наименьших квадратов (МНК), суть которого заключается в следующем требовании: искомые теоретические значения результативного признака должны быть такими, при которых бы обеспечивалась минимальная сумма квадратов их отклонений от эмпирических (фактических) значений, т.е.

Слайд 6


Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №6
Описание слайда:

Слайд 7


При изучении связей показателей применяются различного вида уравнения прямолинейной и криволинейной связи. Так, при анализе прямолинейной зависимости применяется уравнение:
Описание слайда:
При изучении связей показателей применяются различного вида уравнения прямолинейной и криволинейной связи. Так, при анализе прямолинейной зависимости применяется уравнение:

Слайд 8


Это наиболее часто используемая форма связи между коррелируемыми признаками, при парной корреляции она выражается уравнением, где а0 – среднее значение в точке x=0, поэтому экономической интерпретации коэффициента нет; а1 – коэффициент регрессии, показывает, на сколько изменяется в среднем значение результативного признака при увеличении факторного на единицу собственного измерения.
Описание слайда:
Это наиболее часто используемая форма связи между коррелируемыми признаками, при парной корреляции она выражается уравнением, где а0 – среднее значение в точке x=0, поэтому экономической интерпретации коэффициента нет; а1 – коэффициент регрессии, показывает, на сколько изменяется в среднем значение результативного признака при увеличении факторного на единицу собственного измерения.

Слайд 9


При криволинейной зависимости применяется ряд математических функций:
Описание слайда:
При криволинейной зависимости применяется ряд математических функций:

Слайд 10


Система нормальных уравнений МНК для линейной парной регрессии имеет следующий вид:
Описание слайда:
Система нормальных уравнений МНК для линейной парной регрессии имеет следующий вид:

Слайд 11


Отсюда можно выразить коэффициенты регрессии:
Описание слайда:
Отсюда можно выразить коэффициенты регрессии:

Слайд 12


При численности объектов анализа до 30 единиц возникает необходимость проверить, насколько вычисленные параметры типичны для отображаемого комплекса условий, не являются ли полученные значения параметров результатом действия случайных причин. Значимость коэффициентов регрессии применительно к совокупности n<30 определяется с помощью t-критерия Стьюдента. При этом вычисляются фактические значения t-критерия:
Описание слайда:
При численности объектов анализа до 30 единиц возникает необходимость проверить, насколько вычисленные параметры типичны для отображаемого комплекса условий, не являются ли полученные значения параметров результатом действия случайных причин. Значимость коэффициентов регрессии применительно к совокупности n<30 определяется с помощью t-критерия Стьюдента. При этом вычисляются фактические значения t-критерия:

Слайд 13


Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №13
Описание слайда:

Слайд 14


Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №14
Описание слайда:

Слайд 15


Полученные по формулам (1) и (2) фактические значения и сравниваются с критическим , который получают по таблице Стьюдента с учетом принятого уровня значимости и числа степеней свободы ν (ν=n-k-1), где n – число наблюдений, k – число факторов, включенных в уравнение регрессии). Рассчитанные параметры а0 и а1 уравнения регрессии признаются типичными, если t фактическое больше t критического.
Описание слайда:
Полученные по формулам (1) и (2) фактические значения и сравниваются с критическим , который получают по таблице Стьюдента с учетом принятого уровня значимости и числа степеней свободы ν (ν=n-k-1), где n – число наблюдений, k – число факторов, включенных в уравнение регрессии). Рассчитанные параметры а0 и а1 уравнения регрессии признаются типичными, если t фактическое больше t критического.

Слайд 16


На практике часто приходится исследовать зависимость результативного признака от нескольких факторных признаков. Аналитическая форма связи результативного признака от ряда факторных признаков выражается и называется многофакторным (множественным) уравнением регрессии.
Описание слайда:
На практике часто приходится исследовать зависимость результативного признака от нескольких факторных признаков. Аналитическая форма связи результативного признака от ряда факторных признаков выражается и называется многофакторным (множественным) уравнением регрессии.

Слайд 17


Линейное уравнение множественной регрессии
Описание слайда:
Линейное уравнение множественной регрессии

Слайд 18


Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №18
Описание слайда:

Слайд 19


Корреляционный анализ Различают: парную корреляцию – это зависимость между результативным и факторным признаком; частную корреляцию – это зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении других факторных признаков; множественную – многофакторное влияние в статической модели
Описание слайда:
Корреляционный анализ Различают: парную корреляцию – это зависимость между результативным и факторным признаком; частную корреляцию – это зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении других факторных признаков; множественную – многофакторное влияние в статической модели

Слайд 20


Теснота связи при линейной зависимости измеряется с помощью линейного коэффициента корреляции, который рассчитывается по одной из формул:
Описание слайда:
Теснота связи при линейной зависимости измеряется с помощью линейного коэффициента корреляции, который рассчитывается по одной из формул:

Слайд 21


Оценка линейного коэффициента корреляции
Описание слайда:
Оценка линейного коэффициента корреляции

Слайд 22


Значимость линейного коэффициента корреляции проверяется на основе t-критерия Стьюдента. Для этого определяется фактическое значение критерия t расч
Описание слайда:
Значимость линейного коэффициента корреляции проверяется на основе t-критерия Стьюдента. Для этого определяется фактическое значение критерия t расч

Слайд 23


Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №23
Описание слайда:

Слайд 24


Универсальным показателем тесноты связи является теоретическое корреляционное отношение:
Описание слайда:
Универсальным показателем тесноты связи является теоретическое корреляционное отношение:

Слайд 25


Оценка связи на основе теоретического корреляционного отношения (шкала Чеддока)
Описание слайда:
Оценка связи на основе теоретического корреляционного отношения (шкала Чеддока)

Слайд 26


Множественный коэффициент корреляции в случае зависимости результативного признака от двух факторов вычисляется по формуле:
Описание слайда:
Множественный коэффициент корреляции в случае зависимости результативного признака от двух факторов вычисляется по формуле:

Слайд 27


Условие включения факторных признаков в регрессионную модель – наличие тесной связи между результативным и факторными признаками и как можно менее существенная связь между факторными признаками.  Значимость коэффициента множественной детерминации, а соответственно и адекватность всей модели и правильность выбора формы связи можно проверить с помощью критерия Фишера: где R2 – коэффициент множественной детерминации (R2 ); k – число факторных признаков, включенных в уравнение регрессии. 
Описание слайда:
Условие включения факторных признаков в регрессионную модель – наличие тесной связи между результативным и факторными признаками и как можно менее существенная связь между факторными признаками.  Значимость коэффициента множественной детерминации, а соответственно и адекватность всей модели и правильность выбора формы связи можно проверить с помощью критерия Фишера: где R2 – коэффициент множественной детерминации (R2 ); k – число факторных признаков, включенных в уравнение регрессии. 

Слайд 28


Связь считается существенной если Fрасч > Fтабл – табличного значения F-критерия для заданного уровня значимости α и числе степеней свободы ν1 = k, ν2 = n – k – 1.
Описание слайда:
Связь считается существенной если Fрасч > Fтабл – табличного значения F-критерия для заданного уровня значимости α и числе степеней свободы ν1 = k, ν2 = n – k – 1.

Слайд 29


Частные коэффициенты корреляции характеризуют степень тесноты связи результативного признака и фактора, при элиминировании его взаимосвязи с остальными факторами, включенными в анализ. Расчет частных коэффициентов корреляции в случае двухфакторной регрессии (в первом случае исключено влияние факторного признака х2, во втором – х1): где r – парные коэффициенты корреляции между указанными в индексе переменными.
Описание слайда:
Частные коэффициенты корреляции характеризуют степень тесноты связи результативного признака и фактора, при элиминировании его взаимосвязи с остальными факторами, включенными в анализ. Расчет частных коэффициентов корреляции в случае двухфакторной регрессии (в первом случае исключено влияние факторного признака х2, во втором – х1): где r – парные коэффициенты корреляции между указанными в индексе переменными.

Слайд 30


Для оценки сравнительной силы влияния факторов, по каждому фактору рассчитывают частные коэффициенты эластичности:
Описание слайда:
Для оценки сравнительной силы влияния факторов, по каждому фактору рассчитывают частные коэффициенты эластичности:

Слайд 31


Данный коэффициент показывает, на сколько процентов следует ожидать изменения результативного показателя при изменении фактора на 1% и неизменном значении других факторов.
Описание слайда:
Данный коэффициент показывает, на сколько процентов следует ожидать изменения результативного показателя при изменении фактора на 1% и неизменном значении других факторов.

Слайд 32


Частный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией i-го признака, входящего в множественное уравнение регрессии, рассчитывается по формуле:
Описание слайда:
Частный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией i-го признака, входящего в множественное уравнение регрессии, рассчитывается по формуле:

Слайд 33


Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №33
Описание слайда:

Слайд 34


Корреляционно-регрессионный анализ Х – фактор (выпуск продукции) Y – результат (расход топлива) Поле корреляции
Описание слайда:
Корреляционно-регрессионный анализ Х – фактор (выпуск продукции) Y – результат (расход топлива) Поле корреляции

Слайд 35


Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №35
Описание слайда:

Слайд 36


Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №36
Описание слайда:

Слайд 37


Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №37
Описание слайда:

Слайд 38


Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №38
Описание слайда:

Слайд 39


Статистические методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений, слайд №39
Описание слайда:

Слайд 40


Расчет по формулам: ао=80*1961-1218*125 10*1961-15625 = 4630/3985=1,16
Описание слайда:
Расчет по формулам: ао=80*1961-1218*125 10*1961-15625 = 4630/3985=1,16

Слайд 41


10*1218-125*80 10*1961-15625 = а1 =2191,75/3985=0,55 ̭ y = 1,16+0,55 у
Описание слайда:
10*1218-125*80 10*1961-15625 = а1 =2191,75/3985=0,55 ̭ y = 1,16+0,55 у

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию