Предыдущая страница реферата | 14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24 | Следующая страница реферата

Факторные связи могут рассматриваться как функциональные и корреляционные.

При функциональной связи изменение результативного признака [pic] всецело зависит от изменения факторного признака [pic]:

[pic]

При корреляционной связи изменение результативного признака [pic] не всецело зависит от факторного признака [pic], а лишь частично, так как возможно влияние прочих факторов [pic]:

[pic].

Примером корреляционной связи показателей коммерческой деятельности является зависимость сумм издержек обращения от объема товарооборота. В этой связи, помимо факторного признака — объема товарооборота [pic], на результативный признак (сумму издержек обращения [pic]) влияют и другие факторы, в том числе и не учтенные [pic]. Поэтому корреляционные связи не являются полными (тесными) зависимостями.

Характерной особенностью корреляционных связей является то, что они проявляются не в единичных случаях, а в массе.

При статистическом изучении корреляционной связи показателей коммерческой деятельности перед статистикой ставятся следующие основные задачи:

1) проверка положений экономической теории о возможности связи между изучаемыми показателями и придание выявленной связи аналитической формы зависимости;

2) установление количественных оценок тесноты связи, характеризующих силу влияния факторных признаков на результативные.

Для того, чтобы установить, есть ли зависимость между величинами, используются многообразные статистические методы, позволяющие определить, во-первых — какие связи; во-вторых — тесноту связи (в одном случае она сильная, устойчивая, в другом — слабая); в-третьих — форму связи (т.е. формулу, связывающую величину [pic]и[pic]).

В процессе изучения связи надо учитывать, что мы используем математический аппарат, но всегда надо иметь теоретические обоснования той связи, которую пытаются показать.

Переходим к методам изучения статистической связи.

Наиболее простой способ иллюстрации зависимости между двумя величинами — построение таблиц, показывающих, как при изменении одной величины меняется другая.

Пример.
|Производство молока в |Выработка продукции на|
|год. тыс. тонн. |1 работающего, |
| |тыс. руб. |
|до 31 |34,2 |
|31 — 50 |37,3 |
|51 и выше |42,7 |

Таблица показывает лишь согласованность в изменении двух величин, наличие связи. Но она не определяет ни тесноту связи, ни форму этой связи.

Для того, чтобы ответить на эти вопросы, необходимо использовать специальные статистические методы. Среди них есть очень простые и менее точные, более сложные и более точные. Но все они имеют один и тот же смысл.

Один из простых показателей тесноты корреляционной зависимости — показатель корреляции рангов. Разберем порядок вычисления этого показателя на примере.

Изучается товарооборот и суммы издержек обращения по ряду магазинов (в тыс. руб.). Данные представлены таблицей 1.
|№ магазина|Товарооборот |Издержки обращения |
|1 |480 |30 |
|2 |510 |25 |
|3 |530 |31 |
|4 |540 |28 |
|5 |570 |29 |
|6 |590 |32 |
|7 |620 |36 |
|8 |640 |36 |
|9 |650 |37 |
|10 |660 |38 |

Из таблицы видно, что с ростом товарооборота растут и издержки обращения. График еще раз это подтверждает.

[pic]

Но в ряде случаев увеличение товарооборота ведет и к уменьшению издержек обращения, поскольку, помимо двух названных величин, в реальном процессе торговли участвуют и другие факторы, которые в рассмотрение не включены и носят случайный характер. Рассмотрим критерий тесноты связи, названный показателем корреляции рангов. От величин абсолютных перейдем к рангам по такому правилу: самое меньшее значение — ранг 1, затем 2 и т.д. Если встречаются одинаковые значения, то каждое из них заменяется средним. Итак:
|Товарооборот|Издержки |
|1 |4 |
|2 |1 |
|3 |5 |
|4 |2 |
|5 |3 |
|6 |6 |
|7 |7,5 |
|8 |7,5 |
|9 |9 |
|10 |10 |

Построим разности между рангами и возведем их в квадрат.

1. Если ранги совпадают, то ясно, что сумма их квадратов равна 0.

[pic] [pic]

Связь полная, прямая.

2. Ранги образуют обратную последовательность

1 10

2 9 В этом случае [pic]

3 8

. . Связь полная, обратная.

. .

. .

10 1

3. Среднее значение из двух крайних означает полное отсутствие связи:

[pic]

4. Показатель корреляции рангов:

[pic]

Показатель показывает, как отличается полученная при наблюдении сумма квадратов разностей между рангами от случая отсутствия связи.

Проанализируем показатель корреляции рангов.

1. Связь полная и прямая, [pic] и [pic]

2. Связь полная и обратная, [pic] и [pic]

3. Все остальные значения лежат между -1 и +1.

Построим показатель корреляции рангов для нашего примера:
|Товарообор|Издержки |[pic] |[pic] |
|от (ранг) |(ранг) | | |
|1 |4 |-3 |9 |
|2 |1 |1 |1 |
|3 |5 |-2 |4 |
|4 |2 |2 |4 |
|5 |3 |2 |4 |
|6 |6 |0 |0 |
|7 |7,5 |-0,5 |0,25 |
|8 |7,5 |0,5 |0,25 |
|9 |9 |0 |0 |
|10 |10 |0 |0 |
| | | |[pic] |

[pic]

Полученный показатель свидетельствует о достаточно тесной связи между товарооборотом и издержками.

Для определения тесноты корреляционной связи применяется коэффициент корреляции.

Коэффициент корреляции изменяется от -1 до +1 и показывает тесноту и направление корреляционной связи.

Если отклонения по [pic]и по [pic]от среднего совпадают и по знаку, и по величине, то это полная прямая связь, то [pic]=+1.

Если полная обратная связь, то [pic]=-1.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: реферат развитие, теория государства и права шпаргалки, курсовик.





Предыдущая страница реферата | 14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24 | Следующая страница реферата