Кореляційно-регресійний аналіз і його широке застосування в економіці
Основні статистичні методи вже досить давно застосовуються у всіх галузях життєдіяльності людини. Однак, найважливішу роль відіграє статистика для економіки. Адже саме ця наукова галузь регулює соціально-економічні відносини суб`єктів господарювання, займається аналізом і обробкою величезного кількості інформації.
Дуже часто в економічних дослідженнях знаходять вирішення певної проблеми у виявленні факторів, які визначають рівень, динаміку процесу в економіці. Таке завдання часто вирішує кореляційно-регресійний аналіз. Для досягнення достовірності проведеного аналізу необхідно не тільки виявити певні взаємозв`язки, але й дати кількісну оцінку цим показникам.
Кореляційно-регресійний аналіз вирішує таку задачу, як перевірка гіпотези статистики про присутність і силу кореляційного зв`язку. Достатня кількість факторів, що впливають на процеси в економіці, не є випадковими величинами. Саме цей факт є причиною для аналізу економічних явищ в аспекті зв`язків між випадковими і невипадковими величинами. Зазначені зв`язку називаються регресійний і, відповідно, статистичний метод, який їх вивчає - регресійний аналізом.
Відео: Досліджуємо ринки за допомогою коефіцієнта Херста
Завдяки постійному розвитку комп`ютерних технологій, використання обчислювальної техніки все ширше застосовується при статистичних розрахунках. Так, використання певних комп`ютерних програм обробки статистичної інформації дозволяє оперативно вирішити завдання з вивчення взаємозв`язку різних показників за допомогою кореляційно-регресійного аналізу.
Так, кореляційно-регресійний аналіз (приклад можна навести такий) досить наочно показує його використання за допомогою програми Microsoft Excel при обробці даних біржових ставок.
Відео: Кирило Іллінський. Моделюючи моделі або Next «Next Model»
Сам пакет Microsoft Excel дозволяє вирішувати складні статистичні та інженерні завдання за допомогою спеціального набору засобів аналізу даних. Кореляційно-регресійний аналіз в Excel проводиться з обов`язковим зазначенням вхідних даних і вибором вихідних параметрів. Сам аналіз проводиться з використанням статистичної макрофункції (можливе використання інженерної функції), отриманий результат поміщається в вихідний діапазон, який може бути заданий користувачем. Якщо використовувати інші засоби програми, то можна отримати результат в графічному вигляді.
За допомогою графічного зображення аналітик може побачити візуально подання статистичних даних. Цей режим істотно полегшує сприйняття результатів і їх розуміння.
Так, наприклад, при зведенні статистичних даних в таблицю іноді важко виявити помилки або неточності. Подання у вигляді графіка даних дозволяє швидко і легко виявити відхилення і аномалії, різке зростання або падіння даних, хоча на таблиці нічого не віщує такі негативні моменти.
Кореляція є одним з інструментів пакета Microsoft Excel. Може бути використана для кількісної оцінки взаємозв`язку декількох наборів даних. Кореляційний аналіз дозволяє встановити взаємозв`язок наборів даних за величиною. Так, існують такі поняття: «позитивна» кореляція (великі значення одного масиву даних пов`язані з такими ж великими значеннями іншого масиву), «негативна» кореляція (малі значення одного масиву даних пов`язані з аналогічними значеннями іншого масиву) і кореляція, рівна нулю (дані двох масивів не пов`язані між собою). Регресійний аналіз в Microsoft Excel полягає в побудові графіка за допомогою такого статистичного методу, як найменших квадратів.
Таким чином, кореляційно-регресійний аналіз набагато легше проводити з використанням сучасних комп`ютерних технологій, що дозволяють отримати необхідний результат в найбільш короткий час.
