Расчет коэффициента корреляции нескольких экономических показателей в Испании и Индии

• Номер работы:
  117937
• Раздел:
  Все работы   →   Курсовые проекты - сложные   →   Статистика и статистическое наблюдение
• Год добавления:
  21.04.2009 г.
• Куда сдавалась:
  ДА МИД РФ
• Объем работы:
  26 стр.
• Содержание:
  Требования к работе:
  1. Посчитать коэффиценты коррелиации (4) между ценой и импортом , ценой и экспортом двух стран.
  2. Краткая экономическая характеристика двух стран.
  3. Импорт и Экспорт двух стран ( в таблицах) за ряд лет. (1995-200_)(по возможнсти самые последние данные)
  4.Вывод
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Расчет коэффициента корреляции нескольких экономических
  показателей в Испании и Индии
  
  Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов (корреляции) между переменными. При этом сравниваются коэффициенты корреляции между одной парой или множеством пар признаков, для установления между ними статистических взаимосвязей.
  Цель корреляционного анализа - обеспечить получение некоторой информации об одной переменной с помощью другой переменной. В случаях, когда возможно достижение цели, говорят, что переменные коррелируют. В самом общем виде принятие гипотезы о наличии корреляции означает что изменение значения переменной А, произойдет одновременно с пропорциональным изменением значения Б: если обе переменные растут то корреляция положительная, если одна переменная растёт, а вторая уменьшается, корреляция отрицательная.
  Корреляция отражает лишь линейную зависимость величин, но не отражает их функциональной связности. Например, если вычислить коэффициент корреляции между величинами A = sin(x) и B = cos(x), то он будет близок к нулю, т.е. зависимость между величинами отсутствует. Между тем, величины A и B очевидно связаны функционально по закону sin2(x) + cos2(x)=1.
  Существуют ограничения применения данного метода:
  1) Применение возможно в случае наличия достаточного количества случаев для изучения: для конкретного вида коэффициента корреляции составляет от 25 до 100 пар наблюдений.
  2) Второе ограничение вытекает из гипотезы корреляционного анализа (см. выше), в которую заложена линейная зависимость переменных. Во многих случаях, когда достоверно известно, что зависимость существует корреляционный анализ может не дать результатов просто ввиду того, что зависимость не линейна (выражена, например в виде параболы).
  3) Сам по себе факт корреляционной зависимости не даёт основания утверждать, какая из переменных предшествует или является причиной изменений, или что переменные вообще причинно связаны между собой, например ввиду действия третьего фактора
  Данный метод обработки статистических данных весьма популярен в экономике и социальных науках (в частности в психологии и социологии), хотя