Коэффициент парной корреляции =
Отсюда для связи Y и X данный коэффициент равен (3 103 722,1−1002,9*2251,2)/((2 133 181−1002,92)(6 623 115,7−2251,22))^(½)=0,638, а коэффициент детерминации равен 0,6382=0,41. Это значение достаточно велико, а следовательно, связь между FDI и GDP заметная — 41% вариации Y объясняются вариацией Х. Остальные 59% приходятся на долю других факторов.
Заключение
Корреляционно-регрессионный анализ позволяет измерить количественно тесноту, направление связи (корреляционный анализ), а также установить аналитическое выражение зависимости результата от конкретных факторов при постоянстве остальных действующих на результативный признак факторных признаков (регрессионный анализ).
Основные условия применения корреляционно-регрессионно-го метода:
Наличие достаточно большой по объему выборочной совокупности. Считается, что число наблюдений должно превышать более чем в 10 раз число факторов, влияющих на результат.
Наличие качественно однородной исследуемой совокупности.
Подчинение распределения совокупности по результативному и факторным признакам нормальному закону или близость к нему. Выполнение этого условия обусловлено использованием метода наименьших квадратов (МНК) при расчете параметров корреляции (см. п.п.
2.1) и некоторые др.
К основным задачам корреляционно-регрессионного анализа относятся:
Измерение тесноты связи между результативным и факторным признаком (признаками). В зависимости от количества влияющих на результат факторов задача решается путем вычисления корреляционного отношения, коэффициентов парной, частной, множественной корреляции или детерминации.
Оценка параметров уравнения регрессии, выражающего зависимость средних значений результативного признака от значений факторного признака (признаков). Задача решается путем вычисления коэффициентов регрессии.
Определение важнейших факторов, влияющих на результативный признак. Задача решается путем оценки тесноты связи факторов с результатом.
Прогнозирование возможных значений результативного признака при задаваемых значениях факторных признаков. Задача решается путем подстановки ожидаемых значений факторов в регрессионное уравнение и вычисления прогнозируемых значений результата.
Часто при анализе взаимосвязей социально-экономических явлений среди различных факторов, влияющих на результат, бывает важно выделить наиболее значимый факторный признак, который в большей степени обусловливает вариацию результативного признака. Этим обусловлена необходимость измерения парных корреляций и построения уравнений парных регрессий.
Башет К. В. Статистика коммерческой деятельности М: Финансы и статистика. 1999 г.
Елисеева М. А. Общая теория статистики М: Статистика 2002 г.
Елисеева И.И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики М., Инфра-М, 2001 г Харченко Л. П. Статистика М: ИНФРА — М 2000.
