Понятие о выборке и выборочном «методе в статистике»

0,66% - зависимость слабая.

В нашем примере зависимость очень слабая и изучать ее не рекомендуют.

Обнаружив тесную связь (0,88-0,99) необходимо переходить ко II этапу изучения корреляции.

2.

Изучение характера корреляционной связи и самое главное – проведение экстраполяции и интерполяции с целью обоснования прогноза в развитии изучаемого явления.

Корреляционные зависимости бывают:

-          прямые,

-          обратные.

Корреляционные связи «бывают»:

-          парные

-          множественные.

Корреляционные зависимости изучаются регрессионным методом по способу наименьших квадратов, т.е. сумма всех отклонений каждого факторного у от найденных средних у, возведенная в квадрат должна быть минимальной.

                99,99

Другими словами регрессионный метод можно назвать способом выравнивания спонтанной связи х и у для прогноза.

Изучение корелляционной связи или выравнивания осуществляется либо по прямой (прямолинейная зависимость (парная корреляция)), либо по различным кривым.

Кривые изучения корреляции

1) Прямая парная корреляция:

- прямолинейная парная корреляционная зависимость;

2)

3) - выравнивание по показательной функции;

4) - гиперболическая зависимость.

Главной задачей в изучении этих зависимостей является нахождение параметров a,b,c  из системы нормальных уравнений:

- система нормальных уравнений.

У параболической зависимости в системе нормальных уравнений добавляется 3 ряд с квадратами и кубами (см. самостоятельно!).

Например, имеются данные по группе туристических предприятий региона следующего содержания:

Изучить корреляцию этих признаков.

5,625              9,675

8,55              9,675

3.

Посвящается изучению тесноты зависимости между х,y,z и др. Это необходимо сделать для того, чтобы количественно определить гарантию рассчитанного прогноза. Очевидно, что чем теснее связь, тем точнее прогноз. Предел гарантии.

1. В этой связи рассчитываются коэффициенты корреляции.

Корреляционные отношения – это: линейный коэффициент корреляции

Коэффициент корреляции рангов (R) Спиржена:

.

Сначала присваиваются ранги со значением х и значением у.

Нюанс состоит в том, что если встречается два одинаковых значения, то тогда 5 и 6 ранг, например, делили бы пополам.

Коэффициент корреляции Фехнера:

.

Расчеты коэффициентов корреляции показывают, что несмотря на разницу в методиках, все они стремятся к 1 и чем это значение ближе к ней, тем надежней прогноз. Значение менее 0,6 свидетельствует о слабой корреляции и расчеты нецелесообразны.

Корреляционная связь не может изучаться без других статистических приемов и показателей анализа.

О чем свидетельствует выборка!

Ряды динамики и способы их анализа

Явления и процессы туризма с позиции статистики состоят из огромных множеств, которые изучить сплошным наблюдением не всегда представляется возможным. Поэтому в туризме прибегают к выборке: вопросы, анкетирование, исключенное интервью, типологическая выборка.

Туристические совокупности обладают разнообразным набором признаков, которые взаимодействуют между собой, обуславливая специфические процессы. Чтобы управлять этими процессами необходимо изучать корреляционные связи, применяя гиперболические связи и параболические связи в условиях множественной корреляции.

Однако этих параметров статистического метода для изучения туризма недостаточно и связано это с тем, что явление туризма относится к числу динамичных в современном мире.

Динамизм в прямом значении – изменение во времени. Отсюда, изменение во времени (динамика) – это своеобразная категория процессов.

Соответственно ряды динамики посвящены изучению временных процессов. Чтобы понять все это нужно опираться на понятие Processus (лат.) – продвижение, движение, смена.

Дословно процесс – это непрерывная последовательная, закономерная смена уровней, этапов, моментов, периодов в развитии чего-либо в нашем случае туристических совокупностей.

Ряды чисел, отражающие этапы, моменты, периоды в развитии статистических совокупностей называются рядами динамики.

Кроме этого в этих рядах появляется символ времени.

Очевидно, что в рядах динамики перекрещиваются 2 измерения материя и время.

Вывод: Эти динамики могут одновременно изучать пространство и время.

Развитие во времени не может представляться как плавно проходящий процесс.

Для того, чтобы изучать динамические ряды в туризме или хронологические ряды, необходимо различать: 1) назначение рядов динамики или что они позволяют изучать? Обработка хронологических рядов позволяет сравнивать и соотносить, то есть при анализе рядов динамики рассчитываются абсолютные показатели, средние и относительные.

Кроме этого ряды динамики дают возможность проделывать это – составлять совокупности друг с другом, нормативный показатель (фактическую стоимость) с фактом, и наоборот, сопоставлять совокупности в пространстве, и во времени.

Ряды рядов динамики:

а) ряды натуральных чисел (тонн, литры, метры – физические единицы);

б) средних величин

в) ряды относительных величин (т.е. например, динамика коэффициента роста чего-то…).

Наиболее существенное значение для методики обработки имеет различение (выделение):

а) интервальных динамических рядов, когда уровни ряда отражают развитие совокупности за весь интервал непрерывного развития.

Например, динамика поедания сыра туристами г. Ялта.