Багатофакторний кореляційний і регресійний аналізи.
Мета: вивчення характеру і міри впливу на модельований показник окремих чинників; відбір найбільш істотних чинників; здобуття кількісної оцінки залежності.
Регресійна модель має вигляд:
y=f(x1, x2 ., xn)
де у – досліджуваний економічний показник, фактор-функція
x1. xn – чинники-аргументи (незалежні змінні).
Первинна статистична обробка.
Для виявлення ступені впливу на функцію кожного чинника розраховують приватні коефіцієнти кореляції, очищені від впливу всіх інших чинників:
Параметри a0…an визначаються по методу найменших квадратів з умови:
yi – фактичні значення досліджуваного показника;
- розрахункові значення структурних коефіцієнтів.
Коефіцієнт множинної кореляції відображає сукупний вплив декількох чинників на зміни результативної ознаки. Значення його може бути від нуля до одиниці із знаком мінус або плюс:
-1<=R<=1; якщо R=0 - зв'язок відсутній, якщо R=1 – зв'язок функціональний.