Korrelationsregressionsanalyse og dens brede anvendelse i økonomien

De grundlæggende statistiske metoder har eksisteret i lang tidgælder på alle områder af menneskelivet. Den vigtigste rolle er imidlertid spillet af statistikker for økonomien. Det er trods alt denne videnskabelige afdeling, der regulerer forretningsenheders samfundsøkonomiske forhold, analyserer og behandler en stor mængde information.

Meget ofte i økonomisk forskning er fundeten løsning på et problem med at identificere faktorer, der bestemmer niveauet af procesdynamik i økonomien. Dette problem løses ofte ved korrelationsregressionsanalyse. For at opnå pålideligheden af ​​analysen er det nødvendigt ikke blot at identificere bestemte relationer, men også at sætte tal på disse indikatorer.

Korrelationsregressionsanalyse løser detteopgave som en test af hypotesen om statistikker om tilstedeværelsen og styrken af ​​korrelationsforbindelsen. Et tilstrækkeligt antal faktorer, som påvirker processerne i økonomien, er ikke tilfældige variabler. Det er denne kendsgerning, der tjener som en forudsætning for analysen af ​​økonomiske fænomener i forholdet mellem forbindelserne mellem tilfældige og nonrandom-værdier. Disse forhold kaldes regression og dermed den statistiske metode, der studerer dem - regressionsanalyse.

Takket være den løbende udvikling af computerenteknologier bliver brugen af ​​computerteknologi i stigende grad brugt i statistiske beregninger. Anvendelsen af ​​visse computerprogrammer til behandling af statistiske oplysninger gør det således muligt hurtigt at løse problemet med at studere forholdet mellem forskellige indikatorer ved hjælp af korrelationsregressionsanalyse.

Korrelationsregressionsanalyse (et eksempel kan derimod citeres) viser tydeligt dets brug ved hjælp af Microsoft Excel-programmet, når der behandles data på valutakurser.

Pakken selv Microsoft Excel giver dig mulighed for at løsekomplekse statistiske og tekniske opgaver ved hjælp af et særligt sæt dataanalyseværktøjer. Korrelationsregressionsanalyse i Excel udføres med obligatorisk angivelse af inputdata og valg af indledende parametre. Egentlige analyse udføres under anvendelse af statistiske makro- (også tilgængelig teknik funktion), er resultatet placeres i ydelsesområde, der kan angives af brugeren. Hvis du bruger andre værktøjer i programmet, kan du få resultatet i grafisk form.

Ved hjælp af et grafisk billede kan analytikeren visuelt se repræsentationen af ​​statistiske data. Denne tilstand letter væsentligt opfattelsen af ​​resultaterne og deres forståelse.

Således, for eksempel, når statistiske data reduceresi tabellen er det nogle gange svært at opdage fejl eller unøjagtigheder. Repræsentationen i form af en graf af data giver dig mulighed for hurtigt og nemt at opdage abnormiteter og uregelmæssigheder, en kraftig stigning eller fald i data, selv om intet dårligt foreskader sådanne negative aspekter.

Korrelation er en af ​​værktøjerneMicrosoft Excel. Kan bruges til at kvantificere forholdet mellem flere sæt data. Korrelationsanalyse giver dig mulighed for at etablere forholdet mellem datasæt efter størrelse. Der er således begreber "positiv" korrelation (høje værdier af den datarække er knyttet til de samme store værdier af et andet array), den "negative" korrelation (lille værdi af en datafil i forbindelse med de samme værdier i de øvrige array) og korrelationen er lig med nul (data to arrays er ikke forbundet med hinanden). Regressionsanalyse i Microsoft Excel er afbildet ved anvendelse af en statistisk metode, såsom mindste kvadraters metode.

Korrelationsregressionsanalyse er således meget lettere at udføre med brug af moderne computerteknologi, hvilket giver mulighed for at opnå det ønskede resultat på kortest mulig tid.