Оценка линейного коэффициента корреляции

Значение линейного коэффициента связи	Характер связи	Интерпретация связи
r = 0	отсутствует	-
0<r<1	прямая	с увеличением x увеличивается y
-1< r <0	обратная	с увеличением x уменьшается y и наоборот
r= 1	функциональная	каждому значению факторного признака строго соответствует одно значение результативного признака

 

Пример: На основе выборочных данных о деловой активности однотипных коммерческих структур оценить тесноту связи между прибылью у (млн. руб.) и затратами на 1 руб. произведенной продукции x (коп.).

 

Таблица 8.6

Расчетная таблица для определения коэффициента корреляции

№ п/п	y	x	yx	y2	x2
Сумма
Средняя	744,33	83,67	60400,67	632056,33	7046,67

1. Используя формулу (8.5) получаем:

 

2. По формуле (8.6) значение коэффициента корреляции составило:

 

Таким образом, результат по всем формулам одинаков и свидетельствует о сильной обратной зависимости между изучаемыми признаками.

 

В случае наличия линейной и нелинейной зависимости между двумя признаками для измерения тесноты связи применяют так называемое корреляционное отношение. Различают эмпирическое и теоретическое корреляционное отношение.

 

Эмпирическое корреляционное отношение рассчитывается по данным группировки, когда характеризует отклонения групповых средних результативного показателя от общей средней:

 

(8.8)

 

где - корреляционное отношение;

- общая дисперсия;

- средняя из частных (групповых) дисперсий;

- межгрупповая дисперсия (дисперсия групповых средних).

 

Все эти дисперсии есть дисперсии результативного признака.

Теоретическое корреляционное отношение определяется по формуле:

(8.9)

где - дисперсия выравненных значений результативного признака, то есть рассчитанных по уравнению регрессии;

- дисперсия эмпирических (фактических) значений результативного признака.

Корреляционное отношение изменяется в пределах от 0 до 1 и анализ степени тесноты связи полностью соответствует линейному коэффициенту корреляции (таблица 8.1).

 

Для измерения тесноты связи при множественной корреляционной зависимости, то есть при исследовании трех и более признаков одновременно, вычисляется множественный и частные коэффициенты корреляции.

 

Множественный коэффициент корреляции вычисляется при наличии линейной связи между результативным и несколькими факторными признаками, а также между каждой парой факторных признаков.

Множественный коэффициент корреляции для двух факторных признаков вычисляется по формуле:

 

(8.10)

 

где - парные коэффициенты корреляции между признаками.

Множественный коэффициент корреляции изменяется в пределах от 0 до 1 и по определению положителен: .

Приближение к единице свидетельствует о сильной зависимости между признаками.

На основе данных таблицы 8.4 рассчитаем коэффициент множественной корреляции и его ошибку:

 

; ; .

 

Множественный коэффициент корреляции составит:

 

 

Частные коэффициенты корреляции характеризуют степень тесноты связи между двумя признаками и при фиксированном значении других факторных признаков, то есть когда влияние исключается, то есть оценивается связь между и в «чистом виде».

 

В случае зависимости от двух факторных признаков и коэффициенты частной корреляции имеют вид:

 

(8.11)

 

где - парные коэффициенты корреляции между указанными в индексе переменными.

В первом случае исключено влияние факторного признака , во втором - .

На основании приведенных выше данных о зависимости трех факторов деятельности предприятий вычислим частные коэффициенты корреляции (см. табл. 8.4):

 

; .