A relatív parciális korrelációs

Elemzés a jelentősége kritériumok a korrelációs együttható később adjuk együtt kritériumai jelentősége a regressziós együtthatók. Azt találtuk, hogy a korrelációs együttható például a kereslet a benzin jelentéktelen nullától eltérő, ami valószínűtlennek tűnik a szempontból a józan ész.

Az egyik oka ennek az eredménynek egy nagyon kis minta. Elképzelhető, hogy egy nagyobb minta, tudtuk mutatni, hogy a korrelációs együttható szignifikánsan különbözik a nullától. Itt azonban van egy másik oka a negatív eredmény: nem veszi figyelembe a hatása, hogy növeli jövedelem fogyasztói kereslet általában és a kereslet a benzin különösen. A pozitív hatást hozam növekedése főként kompenzálni a negatív hatása az emelkedő árak és így a kereslet a benzin maradt. A következő lépés a kutatás, hogy elválassza a hatását e két tényező. Meg tudjuk csinálni ezt a segítségével az úgynevezett parciális korrelációs együttható, amely a következőképpen definiálható:

ahol rhu.ya - parciális korrelációs koefficiens X és Y között abban az esetben, folyamatos kitettség érték z. és rhu. rxz és ryz - hagyományos korrelációs együttható közötti x és y és z x, y és z között volt.

A példában a kereslet a benzin, ki tudjuk számítani a korreláció az ár és a rendelkezésre álló személyi jövedelem és a kereslet és a jövedelem adatait felhasználva, az 1. táblázatban. (Akkor kérd meg a tanulókat, hogy E számítások elvégzéséhez gyakorlati osztály). Az eredmények jelent mintegy 0,84 és 0,02. Behelyettesítve ezeket az értékeket az egyenletbe (22), becsüljük a parciális korrelációs együttható a valós ár és a kereslet a benzin, mint egy -0,91, ami sokkal elfogadható eredményt.

Ellenőrző kérdések

1. Mi az a vizsgálat tárgyától ökonometria?

2. Mi az a módszer, ökonometria?

3. Van-e különbség a képlet meghatározására mintavételt és a lakosság szórás?

4. Sorolja fel a szabályokat a számítás a kovariancia.

5. Mi a varianciája konstans?

6. Mennyi változtatni a szórása x, ha elosztjuk az egyes érték 2?

7. Mit jelent a „kovariancia”, és mi a módja annak kiszámításához?

8. Mi az elméleti kovariancia?

9. Mit jelent a jel a kovariancia?

10. Miért kovariancia nem jó mércéje a kommunikáció?

11. Ahogy számított párosított lineáris korrelációs együttható?

12. Milyen az parciális korrelációs együttható?

13. Mi a kapcsolat a kovariancia és korrelációs együttható?

14. Mi történik a kovariancia x és y, ha a mértékegysége az x értékét növeli 10?

15. Mi történik a kovariancia x és y, ha a mértékegysége x emelkedése 2-szer?

16.-e a változás érinti a változó skála értéke a korrelációs együttható?

17. Hányszor fogja változtatni a korrelációs együttható az x és y, ha minden y érték szorozva 3?

18. Mennyiben a korrelációs együttható értéke tart?

19. A parciális korrelációs együttható eltér a két korrelációs együttható?

20. Mi magyarázza a különbségeket a számítási módszerek és elméleti mintavételi korrelációs együttható?

21. Tud-e a parciális korrelációs együttható a nagyfiú?

22. Milyen adatok - szelektív vagy általános - a leggyakrabban használt ökonometriai vizsgálatok során?

23. Milyen célból kell kiszámítani a korrelációs együttható?

24. Mi a szórás a minta jelent?

Összefoglaló a moduláris egység 1.

A kapcsolat a változók láthatók egymással összehangolt változékonyság. A kvantitatív összefüggés a mutatók kovariancia és korreláció. A korrelációs együttható sokkal stabilabb kapcsolatot jellemző, összehasonlítva a kovariancia, mint nem léptékű függő változók. Korrelációs együttható pár fokozhatja (vagy alábecsülik) hatását ez a tényező az eredményt, mint mellékhatás nem veszi figyelembe az egyéb fontos tényezők. Ebben az esetben a parciális korrelációs egy pontosabb becslést a kapcsolat a két változó között.

Az önértékelés teszt

1. A vizsgálat tárgya az ökonometria a következők:

1) jó minőségű kapcsolat kapcsolat gazdasági változók

3) A mennyiségi kapcsolatot a gazdasági változók (jobbra)

2) statisztika