 |
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция
ПРИМЕНЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
В прогнозировании использования земельных ресурсов наиболее широко применяются математические методы, использование которых предполагает выявление причинно-следственных связей, закономерностей и количественных зависимостей между факторами, обуславливающими развитие конкретного процесса. При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают в качестве факторов, обуславливающих изменение других признаков. Эти признаки называются факторами, а признаки, которые изменятся под влиянием факторов - результативными.
Зависимость между факторами рассмотрим на основании данных таблицы 1.4. "Динамика распределения земель промышленности с 1975 по 1985 годы".
Исследуем зависимость между факторами, временем наблюдения (лет) и площадью земель промышленности, транспорта и земель иного не с/х назначения (га).
Один из методов прогнозирования экстраполяции: метод наименьших квадратов, в котором выполняется корреляционный анализ, после него - регрессионный анализ.
1. Корреляционный анализ состоит из 2-х частей:
а) Графическое представление коррелированности двух случайных величин Х и У (рис.2.1.).
б) Вычисление коэффициента корреляции между величинами, для этого составляется вспомогательная таблица 2.1. на основании распределения земель (из табл. 1.4.).
Х - длительность наблюдения (годы),
У - площадь соответствующей категории (га).
Оценка степени соответствия экономико-статистической модели изучаемому процессу осуществляется с использованием специальных коэффициентов (корреляции, детерминации, существенности и др.) Данные коэффициенты позволяют определять, можно ли использовать полученную информацию для проведения последующих расчетов и принятия землеустроительных решений, соответствует ли математическое выражение изучаемому процессу.
Таблица 2.1
Вспомогательная таблица для вычисления коэффициента корреляции
| Х(годы) | У(площадь, га) | _ X-Х | _ У - У | _ _ (X-Х)(У – У) | _ (X-Х)2 | _ (У -У)2 |
| -5 | -1113 | |||||
| -4 | -803 | |||||
| -3 | -493 | |||||
| -2 | -183 | |||||
| -1 | -127 | |||||
| S = 16509 | S = 110 | S = 3198029 | ||||
| Х=6 | У=27968 |
Из теории статистики мы знаем, что коэффициент корреляции есть соотношение:
r = Kxy / mx my (2.1)
где Kxy - корреляционный момент;
mx my - среднее квадратическое отклонение величин.
Находим:
_ _
Кху = [Σ (x-x)(у-у)]/n= 16509/11= 1500,82 (2.2)
mx =√ [Σ(X-Х)2/n]= √110/11=3.16 (2.3)
my = √ [Σ(у-у)2/n]= √ 3198029/11 = 539,19 (2.4)
Существует шкала оценки корреляционной связи:
от 0 до 0,33 - слабая степень (связь практически отсутствует);
от 0,33 до 0,66 - средняя степень;
от 0,66 до 1,00- сильная степень;
1,00 - полная корреляция.
В нашем случае коэффициент корреляции составит:
r = Kxy / mx my = 1500,82/(3,16*539,19) = 0,88;
Это свидетельствует о том, что связь между Х и У сильная. Определим стандартную ошибку коэффициента корреляции по формуле:
m r = (1-r2)/(n-1) = 0,0999996
- это свидетельствует о том, что ошибка незначительна.
Поиск по сайту: