Ekonomik ve istatistiksel araştırma için bir araç olarak korelasyon analizi

Haberler ve Toplum

Korelasyon analizi birRastgele bir bileşene sahip olan bir çift faktör veya özellik arasında korelasyon bağımlılığının bulunduğu bir dizi matematiksel olarak topraklanmış yöntem. Bu araştırma yönteminde kullanılan teknikler dizisinde yaygın olarak:

- Korelasyon alanlarının inşası, korelasyon tablolarının derlenmesi;

- Korelasyon oranı veya örnekleme katsayılarının hesaplanması;

- Bağların istatistiksel anlamlılık hipotezini test etmek.

Araştırmanın devamı, kurulmasına yol açıyorMiktarlar arasındaki belirli ilişki türleri. Rastlantısal işaretler veya üçten fazla olan faktörler arasındaki ilişki çok boyutlu analiz yöntemini kullanmaktadır.

Tarafından inşa edilen alan ve masakorelasyon analizi, örnek verilerinin analizi sırasında yardımcı araçlar olarak kullanılmıştır. Koordinat düzlemindeki seçici noktaları çizerek, sözde korelasyon alanına varırlar. Noktalar nasıl bulunursa, önceden bir ön tahmin yapabilir ve rasgele değişkenlerin bağımlılık biçimini belirleyebilirsiniz. Sonuçların sayısal olarak işlenmesi, bunları bir korelasyon tablosu şeklinde gruplandırmayı gerektirir.

İlk XVIII yüzyılda ortaya çıktı, dönemKolay el paleontoloğu Georges Cuvier ile "Korelasyon", fosil hayvanların görünümlerini kalıntılarının bazı kısımlarına geri yükleme süreci için aktif olarak kullanılmaya başlandı. Dar yönden yönlendirilmiş paleontolojik yöntemin gelişimi, korelasyon analizinin, insan yaşam aktivitesinin en farklı alanlarında kullanılmaya başlamasına yol açmıştır.

Bu yöntem işleme için çekiciistatistiksel veriler. İstatistikte korelasyon analizi ilk olarak 19. yüzyılın sonunda İngiliz biyolog ve istatistikçi Francis Galton tarafından kullanılmıştır. Yöntemin daha fazla geliştirilmesi, çift ile çok sayıda değişken arasındaki bağlantının sıkılığını ölçmeye izin verdi. Korelasyon analizi regresyon analizi ile yakın ilişki içerisindedir.

Korelasyon analizi ile özel bir yer işgal edilir.ekonomi. Ancak kullanımı bir dizi sınırlama getirmektedir. Her şeyden önce, bu çalışma için yeterli sayıda ölçüm ve veri bulunmasıdır. Uygulama, gözlem sayısının faktör sayısını 5-6 kat aşması gerektiğini göstermektedir. Optimal seçenek, birkaç düzine kez faktör sayısını aşan bir dizi gözlemin varlığıdır. Bu durumda, büyük sayılar yasası çalışır, çünkü rastgele salınımların bir yok oluşu olacaktır.

Bütün kümenin de sağlanması gerekir.Faktör ve performans özellikleri normal çok boyutlu dağılımlara uymaktadır. Toplamın hacminin, dağıtımın normalliğine uygunluk için resmi test yapmak için yeterli olmadığı durumlarda, dağıtım kanununun tanımı, korelasyon alanı verilerine göre görsel olarak gerçekleştirilir. Eğer noktalar doğrusal bir eğilime göre düzenlenmişse, o zaman başlangıç ​​verisi kümesinin normal dağıtım kanununun gerekliliklerini yerine getireceği sonucuna varmak oldukça gerçekçi olacaktır.

İlk değerler kümesinde, kalite bütünlüğünü izlemek gereklidir.

Korelasyon bağımlılığı henüz değilkeyfi olarak alınmış bir değişkenin ikincisinin görüntüsünden önce geldiği veya değişimlerine yol açtığı, başka bir deyişle, aralarında kesin bir nedensel ilişki olmadığı ve hatta bazı üçüncü faktörlerin bile çalışabileceği iddiası için zemin verir.

Analiz sonuçlarının esasına göre uygulanmasıkorelasyon yöntemleri araştırması, var olan ve en önemlisi karşılıklı bağımlılığın doğası hakkında bir takım kesin sonuçlar çıkarmak mümkündür. Bu, halihazırda çalışma konusu olan nesne hakkında çok fazla bilgi paylaşmaktadır.