Задачи, решаемые методами КРА. Условия применения КРА

Можно выделить три задачи, решаемые практическим менеджментом методами корреляционно-регрессионного анализа:

1. Определение наличия или отсутствия статистически значимой корреляционной зависимости между изучаемыми объектами (признаками) или процессами. Эта задача связана с поиском факторов (причин), определяющих состояние и развитие объекта. Решение этой задачи предполагает расчет показателей корреляции.

2. Вторая задача диктуется необходимостью управлять тем или иным объектом (уровнем того или иного показателя) через воздействие на факторы, его определяющие. При этом строиться уравнение регрессии (модель связи) и производится ранжирование факторов по силе их влияния на результат.

3. Третья задача обусловлена потребностью прогнозировать изменение того или иного объекта (показателя) в условиях изменения соответствующих признаков-факторов. В основе решения данных задач лежит уравнение регрессии, построение которого в данном случае не являются самоцелью. Основная задача – расчет прогнозируемых значений результативного признака с указанием доверительных интервалов и уровня доверительной вероятности.

Для решения конкретных задач используют либо методы корреляции, либо методы регрессии, но так как у них много общих вычислительных процедур, то принято говорить о корреляционно-регрессионном анализе (в компьютерных программах эти методы реализуются в рамках одних процедур).

Условия применения методов корреляционно-регрессионного анализа:

1. Наличие статистической совокупности достаточно большого объема. Объем совокупности должен превышать в 6 – 8 раз (идеально в10 раз) число факторов, включенных в анализ.

2. Изучаемая совокупность должна быть однородна.

3. Независимость наблюдений и отсутствие мультиколлинеальности факторов (коллинеарность – тесная линейная зависимость между факторами).

4. Признаки, участвующие в анализе должны иметь количественное выражение.

5. Распределение единиц совокупности должно соответствовать нормальному закону распределения.