Для каких явлений (моделей) используется индексный анализ?

Индексный метод является также важнейшим аналитическим средством выявления связей между явлениями. При этом применяются уже не отдельные индексы, а их системы.
В статистической практике индексы применяются при анализе развития всех отраслей экономики, на всех этапах экономической работы. В условиях рыночной экономики особенно возросла роль индексов цен, доходов населения, фондового рынка и территориальных индексов.

Что такое индексная модель.

индексная модель – это уравнение, описывающее зависимость результативного показателя от факторных показателей.

Отличие общего индекса от индекса переменного состава.

Общие (сводные) индексыобозначают буквой I и характеризуют динамику сложного явления, элементы которого не поддаются непосредственному суммированию во времени, в пространстве или по сравнению с планом (например, добыча угля несколькими шахтами, цены на картофель в сельхозпредприятиях района).

Индекс переменного состава I_х^ПС показывает относительное изменение рассматриваемого среднего уровня признака в целом за счет двух факторов — изменения индексируемого признака и изменения в структуре совокупности.

Что такое корреляционная связь.

Корреляционная связь - это связь, где воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических данных.

Корреляционная связь между признаками х и у записывается в виде уравнения корреляционной связи, или уравнения регрессии:

Y=f(х), где f(х) — определенный вид функции корреляционной связи, которая описывает линию регрессии.

Чем отличаются уравнения парной и множественной регрессии.

Уравнение парной регрессииy=f(x).

Построение модели парной регрессия (или однофакторная модель) заключается в нахождении уравнения связи двух показателей у и х, т.е. определяется как повиляет изменение одного показателя на другой.

Уравнение множественной регрессии y = b0 + b1x1 + b2x2

В многофакторных моделях результативный признак зависит от нескольких факторов. Множественный или многофакторный корреляционно-регрессионный анализ решает три задачи: определяет форму связи результативного признака с факторными; выявляет тесноту этой связи; устанавливает влияние отдельных факторов.

Что такое линеаризация, в каком случае она необходима.

Линеаризация — (от лат. linearis — линейный), один из методов приближённого представления замкнутых нелинейных систем, при котором исследование нелинейной системы заменяется анализом линейной системы, в некотором смысле эквивалентной исходной.

Линеаризация применяетсяпри наличии нелинейного звена, чтобы некоторые вероятностные характеристики сигнала на выходе оставались без изменения.

Что показывает корреляционное отношение.

Корреляционное отношение показываетдолю,которую имеет (имеют) признак-фактор (признаки-факторы) в общем влиянии всех факторов, воздействующих на коррелируемый признак.

57. Что показывает таблица сопряженности.

Таблица взаимной сопряженности признаков -обобщенное изображение зависимости (зависимостей) между двумя и более переменными в виде таблицы.

Что проверяется по критерию Стьюдента.

Критерий Стьюдента -дает оценку значимости коэффициента корреляции R и существенности связи между признаками.

По критерию Стьюдента проверяютзначимость различия между средними подгрупп и общим средним всей выборки.

Что проверяется по критерию Фишера.

F - критерий Фишера являетсяпараметрическим критерием и используется для сравнения дисперсий двух вариационных рядов.

Другими словами критерий Фишера определяет адекватность.

Что показывает коэффициент детерминации.

Коэффициент множественной детерминациипоказывает, в какой мере вариация результативного признака уопределяется вариацией факторного признака х.

Коэффициент детерминации принимает значение от 0 до 1.