 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
70
урожайности зерновых культур.
Если коэффициент корреляции возвести в квадрат, получим коэффициент детерминации (d = 0,435).
Он показывает,
что
урожайность зерновых культур на 43,5% зависит от качества почвы, а на долю
других факторов приходится 56,5% прироста урожайности.
Что касается измерения тесноты связи при
криволинейной форме зависимости, то здесь
используется не линейный коэффициент корреляции, а корреляционное отношение:
Показатель (7.8) является универсальным. Его можно применять при любой форме зависимости.
Однако для определения его величины вначале необходимо решить уравнение регрессии и рассчитать
выравненные значения результативного показателя (У
х
), для чего в полученное уравнение нужно
подставить значения х и х² по каждой возрастной группе (табл. 7.3).
Подставив полученные значения в формулу (7.8), определим величину корреляционного отношения:
В заключение необходимо отметить, что мы рассмотрели использование способов парной
корреляции только на двух примерах. Однако эта методика может быть использована для исследования
соотношений между разными экономическими показателями, что позволяет значительно углубить
знания об изучаемых явлениях, определить место и роль каждого фактора в изменении уровня
исследуемого показателя.
7.3. Методика множественного корреляционного анализа
Необходимость применения многофакторного корреляционного анализа. Этапы многофакторного
корреляционного анализа. Правила отбора факторов для корреляционной модели. Обоснование
необходимого объема выборки данных для корреляционного анализа. Сбор и статистическая оценка
исходной информации. Способы обоснования уравнения связи. Основные показатели связи в
корреляционном анализе и их интерпретация. Сущность парных (общих), частных и множественных
коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка значимости коэффициентов корреляции.
Порядок расчета уравнения множественной регрессии шаговым способом. Интерпретация его
параметров. Назначение коэффициентов эластичности и стандартизированных бетта-коэф-
фициентов.