Презентация ЛК 03 Парамтр и СКВОЗНОЙ ПРИМЕР

Скачать презентацию  ЛК 03 Парамтр и СКВОЗНОЙ ПРИМЕР Скачать презентацию ЛК 03 Парамтр и СКВОЗНОЙ ПРИМЕР

lk_03_paramtr_i_skvoznoy_primer.ppt

  • Размер: 266.5 Кб
  • Количество слайдов: 20

Описание презентации Презентация ЛК 03 Парамтр и СКВОЗНОЙ ПРИМЕР по слайдам

Оценка влияния количественных показателей друг на друга (параметризация) Оценка влияния количественных показателей друг на друга (параметризация)

Рассмотрим зависимость между ценой (х) и спросом (у).  Данные наблюдений изобразим точками на графике Рассмотрим зависимость между ценой (х) и спросом (у). Данные наблюдений изобразим точками на графике

На графике видно, что между величинами есть сильная линейная связь На графике видно, что между величинами есть сильная линейная связь

Как линейную связь оценить количественно? С помощью линейного коэффициента корреляции Как линейную связь оценить количественно? С помощью линейного коэффициента корреляции

Свойства линейного коэффициента корреляции: Свойства линейного коэффициента корреляции:

Различные графики распределений пар (x, y) с коэффициентами корреляции Различные графики распределений пар (x, y) с коэффициентами корреляции

Коэффициент корреляции отражает линейную зависимость ( верхняя строка ) Коэффициент корреляции отражает линейную зависимость ( верхняя строка )

но не описывает кривую зависимости ( средняя строка ) но не описывает кривую зависимости ( средняя строка )

и совсем не подходит для описания сложных, нелинейных зависимостей ( нижняя строка ) и совсем не подходит для описания сложных, нелинейных зависимостей ( нижняя строка )

Корреляция между переменными может оказаться ложной. Например, из-за наличия у них трендов Тренд – длительная тенденцияКорреляция между переменными может оказаться ложной. Например, из-за наличия у них трендов Тренд – длительная тенденция изменения экономических показателей

Для выявления ложной корреляции  можно измерить корреляцию не самих показателей х и у , аДля выявления ложной корреляции можно измерить корреляцию не самих показателей х и у , а их первых разностей х и у.

Большое значение коэффициента корреляции говорит о сильной обратной линейной связи между рассматриваемыми количественными показателями.  Проверим,Большое значение коэффициента корреляции говорит о сильной обратной линейной связи между рассматриваемыми количественными показателями. Проверим, не является ли она ложной?

Проверим, является ли корреляция ложной?  Найдем корреляцию между первыми разностями Проверим, является ли корреляция ложной? Найдем корреляцию между первыми разностями

Корреляция между первыми разностями Получили маленькое значение, следовательно, сильная линейная связь между показателями х и уКорреляция между первыми разностями Получили маленькое значение, следовательно, сильная линейная связь между показателями х и у – является ложной. Она является следствием наличия у них трендов

Рассчитаем коэффициент корреляции между переменными Рассчитаем коэффициент корреляции между переменными

Следовательно имеет место сильная прямая линейная связь между темпом роста валового внутреннего продукта РФ (ВВП) иСледовательно имеет место сильная прямая линейная связь между темпом роста валового внутреннего продукта РФ (ВВП) и темпом роста капитальных вложений в основные фонды РФ (КВОФ). Проверим, не является ли она ложной?

Проверим, не является ли она ложной?  Проверим, не является ли она ложной?

Сильная линейная связь первых разностей переменных Значит сильная прямая связь между темпом роста валового внутреннего продуктаСильная линейная связь первых разностей переменных Значит сильная прямая связь между темпом роста валового внутреннего продукта РФ и темпом роста капитальных вложений в основные фонды РФ, по-видимому, не является ложной.