Статистическое изучение связи между явлениями, область применения

Рисунок 3 - Эмпирическая и теоретическая линии регрессии

          Результаты показывают, что с 1 по 9 класс эмпирические и  теоретические данные очень близки, достаточно большое расхождение  наблюдается по данным за 10 класс. Это  связано с тем, что число учеников, принимавших участие в эксперименте, сократилось с 45 до 20 человек, обучение в 10 классе продолжили школьники со средними и высокими способностями.

    Таким образом, в исследовании был изучен статистический метод корреляционного и регрессионного анализа, обобщен и исследована зависимость уровня успеваемости школьников от класса обучения (с увеличением класса обучения успеваемость школьников снижается).  
 
 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 

     Наиболее  сложным этапом, завершающим регрессионный  анализ, является интерпретация полученных результатов, т.е. перевод их с языка  статистики и математики на язык экономики.

     Интерпретация моделей регрессии осуществляется методами той отрасли знаний, к  которой относятся исследуемые  явления. Всякая интерпретация начинается со статистической оценки уравнения  регрессии в целом и оценки значимости входящих в модель факторных признаков, т.е. с изучения, как они влияют на величину результативного признака. Чем больше величина коэффициента регрессии, тем значительнее влияние данного признака на моделируемую обработку. Особое значение при этом имеет знак перед коэффициентом регрессии. Знаки коэффициентов регрессии говорят о характере влияния на результативный признак статистической обработки. Если факторный признак имеет плюс, то с увеличением данного фактора результативный признак возрастает; если факторный признак со знаком минус, то с его увеличением результативный признак уменьшается. Интерпретация этих знаков полностью определяется социально-экономическим содержанием моделируемого признака. Если его величина изменяется в сторону увеличения, то плюсовые знаки факторных признаков имеют положительное влияние. При изменении результативного признака в сторону снижения положительные значения имеют минусовые знаки факторных признаков. Если экономическая теория подсказывает, что факторный признак должен иметь положительное значение, а он со знаком минус, то необходимо проверить расчеты параметров уравнения регрессии.

     Корреляционный  и регрессионный анализ позволяет  определить зависимость между факторами, а так же проследить влияние задействованных  факторов. Эти показатели имеют широкое применение в обработке статистических данных для достижения наилучших показателей биржевых ставок. 

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 

1. Андронов, А.М. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник / А.М. Андронов. –  Спб.: Питер, 2008. – 464 с.
2. Букин, Л.Л. Статистика: Учебное пособие / Л.Л. Букин. – Спб.: Питер, 2007. – 288 с.
3. Володин, И.Н. Лекции по теории вероятностей и математической статистики: Учебник / И.Н. Володин. – Казань.: Издательство Казанского государственного университета, 2007. – 262 с.
4. Гинзбург, А.И. Статистика. Завтра Экзамен: Учебное пособие / А.И. Гинзбург. – Спб.: Питер, 2009. - 128 с.
5. Годин, А.М. Статистика: Учебник / А. М. Годин. – Спб.: Дашко и К, 2010. – 460 с.
6. Гусаров, В.М. Теория статистики: Учебник / В.М. Гусаров. – М.: ЮНИТИ, 2008. – 247 с.
7. Елисеева, Е.И. Общая теория статистики: Учебник / Е.И. Елисеева, М.М. Юзбашев. – М.: Финансы и статистика, 2009. -480 с.
8. Елисеева, Е.И. Статистика: Учебник / Е.И. Елисеева. – Спб.: Питер, 2010. – 368 с.
9. Ибрагимов, Н.М. Эконометрия: регрессионный анализ: Учебник / Н.М. Ибрагимов. – Спб.: Питер, 2008. – 264 с.
10. Кленин, А.Н. Математическая статистика для экономистов-статистиков: Учебник / А.Н. Кленин, К.К. Шевченко. – М.: Наука, 2006. – 248 с.
11. Колемаев, В.А. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник / В.А. Колемаев, О.В. Староверов, В.Б. Турундаевский. – М.: Просвещение, 2008. – 357 с.
12. Красс, М.С. Математические методы и модели для магистрантов экономики: Учебное пособие / М.С. Красс. – Спб.: Питер, 2006. – 496 с.
13. Нименья, И.Н. Статистика: Учебное пособие / И.Н. Нименья. – Спб.: Издательский Дом Нева, 2006. – 320 с.
14. Улитина, Е.В. Статистика: Учебное пособие / Е.В. Улитина. – Спб.: МПФА, 2009. – 312.
15. Шмойловая, Р.А. Теория статистики: Учебник / Р.А. Шмойловая. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 510 с.
16. Шмойловая, Р.А. Практикум по теория статистики: Учебник / Р.А. Шмойловая. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 456 с.