Korreláció- és regresszió-analízis

Lineáris és nem-lineáris módszerek

Szerző

Szerkesztő

Fordító

Lektor

'Mordecai Ezekiel: Korreláció- és regresszió-analízis ' összes példány

Kiadó:	Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó
Kiadás helye:	Budapest
Kiadás éve:	1970
Kötés típusa:	Vászon
Oldalszám:	594 oldal
Sorozatcím:
Kötetszám:
Nyelv:	Magyar
Méret:	25 cm x 19 cm
ISBN:
Megjegyzés:	Fekete-fehér ábrákkal illusztrált.

Értesítőt kérek a kiadóról

A beállítást mentettük,
naponta értesítjük a beérkező friss
kiadványokról

Tartalom

A magyar kiadó előszava	15
Előszó a harmadik kiadáshoz	19
Előszó az első kiadáshoz	23
ALAPFOGALMAK
Statisztikai minták ingadozásának mérése	29
A számtani átlag	30
Az adatok osztályozása	32
Gyakorisági táblák	33
A szóródás mérőszámai	34
Az átlagos eltérés	34
A szórás	36
Statisztikák és paraméterek	38
Összefoglalás	40
Statisztikai eredmények megbízhatóságának vizsgálata	42
Feltételezések mintavételnél	43
Ingadozások az egymás után következő minták között	44
A minta megbízhatóságának becslése	46
A becsült szórás számítása	46
Konfidencia-intervallumok nagy mintákra	48
Konfidencia-intervallumok kis mintákra	49
Az átlag becsült szórásának jelentése és használata	52
Az átlag becsült szórásának értelmezése a bemutatott példán	53
Torzítások a mintavételnél	54
Hogyan határozzuk meg annak a mintának a nagyságát, amely adott megbízhatóság eléréséhez szükséges?	55
Más mérőszámok becsült szórása	57
Sokaságok a múltban és a jelenben	57
Összefoglalás	58
Két változó közti összefüggés és a függvény fogalma	60
Összefüggések változók között	60
Két változó közti összefüggés grafikus ábrázolása	62
A függvénykapcsolat matematikai kifejezése	64
Függvénykapcsolat meghatározása statisztikai úton	67
Összefoglalás	71
Annak meghatározása, hogyan változik meg egy változó értéke, ha egy másik változó értéke megváltozik: (1) átlagok segítségével	72
Független és függő változók	75
Nagyobb csoportok	76
Csoportátlagok megbízhatósága	78
Milyen sávban helyezkedhet el a valódi összefüggés grafikonja?	79
Összefoglalás	81
EGYVÁLTOZÓS - LINEÁRIS ÉS NEM-LINEÁRIS - REGRESSZIÓ
Annak meghatározása, hogyan változik meg egy változó értéke, ha egy másikváltozó értéke megváltozik: (2) lineáris függvény szerint	85
Az egyenes egyenlete	85
A "megfigyelési egyenletek"	89
Egyenes illesztése a "legkisebb négyzetek módszerével"	91
A lineáris egyenlet értelmezése	94
A tartomány, amelyen belül értelme van a becslésnek	95
A lineáris egyenlet jelentősége	96
Összefoglalás	97
Annak meghatározása, hogyan változik meg egy változó értéke, ha egy másik változó értéke megváltozik: (3) nem-lineáris függvényekkel	98
Különböző típusú egyenletek	99
Matematikai függvények logikai jelentősége	103
A lineáris egyenlet	103
A tiszta másodfokú egyenlet	104
Az általános másodfokú egyenlet	106
Gyakorlati eljárások görbék illesztésére	110
Egyszerű parabola illesztése	111
Harmadfokú parabola illesztése	116
Egyenesek vagy parabolák illesztése idősorokhoz	119
Logaritmikus görbe illesztése	120
Feltételes parabolaillesztés	127
Az egyenletek alkalmazásának korlátai az összefüggések leírásában	129
Nem-lineáris összefüggés kifejezése szabad kézzel rajzolt görbével	132
Mikor illesszünk matematikai egyenlet?	139
Matematikai egyenlet alkalmazása egy közgazdasági problémára	139
Egy változónak egy másik változó ismert értékeiből való megbecslésének korlátai	144
Összefoglalás	145
Hivatkozások	146
A becslés pontosságának és a korreláció szorosságának a mérése	147
A becslés pontossága - A becslés becsült szórása	147
Lineáris kapcsolat esete	148
Nem-lineáris kapcsolat esete	150
A becslés becsült szórásának korrelációja a megfigyelések száma szerint	152
A becslés becsült szórásának kifejezésére szolgáló egységek	154
Az összefüggés viszonylagos jelentősége - A korreláció	154
Lineáris összefüggés - Korrelációs és determinációs együttható	156
Nem-lineáris összefüggés - Korrelációs index	156
A korrelációs mérőszámok jellegzetességei	157
A regressziós egyenes vagy görbe és a korrelációs mérőszámok mintavételi hibái	161
Összefoglalás	161
Gyakorlati módszerek kétváltozós korrelációs és regressziós feladatok megoldására	162
A használatos terminológia	162
Példa lineáris regresszió meghatározására	163
A lineáris regressziós mérőszámok jelentése	166
Példa nem-lineáris regresszió meghatározására	168
A nem-lineáris regressziós mérőszámok jelentése	172
Összefoglalás	173
Három korrelációs és regressziós mérőszám - jelentésük és használatuk	174
A különböző együtthatók összefüggése egymással	175
Hivatkozások	177
TÖBBSZÖRÖS LINEÁRIS REGRESSZIÓ
Többszörös lineáris regresszió meghatározása: (1) szukcesszív elimináció segítségével	181
A többszörös összefüggések problémája	181
Elméleti példa	182
Szemléltető példa	187
Összefoglalás	200
Hivatkozás	200
Többszörös regresszió meghatározása: (2) lineáris regressziós egyenlet illesztésével	201
Regressziós egyenlet meghatározása két független változó esetén	202
Regressziós egyenlet meghatározása három független változó esetén	208
A regressziós egyenlet meghatározása tetszőleges számú független változó esetén	213
A többszörös regressziós egyenlet értelmezése	215
Lyukkártyás gépek vagy elektronikus számítógépek alkalmazása a műveletek végrehajtásában	216
Összefoglalás	218
Hivatkozások	218
A becslés pontosságának és a korreláció szorosságának mérése többszörös lineáris regressziónál	219
A becslés becsült szórása	219
Többszörös korreláció	221
Az egyes változók elkülönített hatásának mérése	223
A mintabeli eredmények megbízhatósága	228
Összefoglalás	229
Gyakorlati módszerek többváltozós lineáris korrelációs és regressziós feladatok megoldására	230
Az eredmények interpretálása	232
TÖBBSZÖRÖS NEM-LINEÁRIS REGRESSZIÓ
Többszörös nem-lineáris regressziók meghatározása algebrai és grafikus módszerekkel	237
Matematikai úton meghatározott többszörös regressziós görbék	238
A görbék meghatározása a legkisebb négyzetek módszerével	239
A görbék illeszkedésének vizsgálata	241
Többszörös regressziós görbék meghatározása szukcesszív approximációval	243
Az "első közelítő" parciális regressziós görbék meghatározása	250
A parciális regressziós görbék második közelítéseinek meghatározása	260
A görbék javítása további szukcesszív approximációval	267
Végső következtetések	268
Az eredmények alkalmazásának korlátai	274
Regressziós görbék megbízhatósága és alkalmazása	279
Elektronikus számítógépek alkalmazása többszörös nem-lineáris regressziók számításánál	280
Összefoglalás	281
Hivatkozás	282
A becslés pontosságának és a korreláció szorosságának mérése nem-lineáris többszörös regressziónál	283
A becslés becsült szórás	283
A többszörös korrelációs index	285
Az egyes változók parciális fontosságának a mérése nem-lineáris regressziójuk szerint	286
A mintabeli statisztikák becsült szórásai és konfidencia-intervallumai	286
Összefoglalás	287
Hivatkozások	287
Rövidített grafikus módszer parciális regressziós egyenesek és görbék meghatározására	288
A rövidített módszer alkalmazása lineáris parciális regressziókra	289
A rövidített módszer alkalmazása nem-lineáris parciális regressziókra	289
"Nem-szétválasztható" összefüggések felismerése a rövidített módszer segítségével	307
A rövidített módszer alkalmazása nagy mintákra	310
Rövidített eljárások és matematikai eljárások kombinálása	310
Összefoglalás	312
Hivatkozások	312
A KORRELÁCIÓS ÉS REGRESSZIÓS EREDMÉNYEK SZIGNIFIKANCIÁJA
A mintából számított korrelációs és regresziós mérőszámok szignifikanciája	317
Különböző típusú mintavételi modellek	317
Regressziós együtthatók megbízhatósága	319
Egyszerű regresszió	319
Parciális (többszörös) regresszió	321
Regressziós egyenes	325
Matematikailag illesztett regressziós görbék	327
Grafikusan meghatározott regressziós görbék	328
Korrelációs együtthatók megbízhatósága	331
Korrelációs együtthatók	331
Többszörös korrelációs együtthatók	333
Korrelációs indexek	337
Korrekciók a megfigyelések és az állandók száma szerint	338
A korrekciók levezetése	339
Megjegyzések a korrekciók alkalmazására vonatkozóan	340
A korrekciók bemutatása mintavételi kísérleteken	340
A nem-linearitás vizsgálata	342
Összefoglalás	343
Hivatkozások	344
A mintavétel módjának és a megfigyelések pontosságának befolyása a korrelációs és regressziós eredményekre	345
A mintavétel módja	345
Mintavétel a független változó értékei szerint	346
Mintavétel a függő változó értékei szerint	347
Mintavétel mindkét változó értékei szerint	348
Következtetések az adatok kiválasztására vonatkozóan	349
A megfigyelések pontossága	350
Hibák a függő változóban	351
Hibák a független változóban	351
Hibák mindkét változóban	352
Megfigyelési hibák többszörös korrelációknál	353
Összefoglalás	356
Egyedi prognózisok (előrejelzések) megbízhatóságának megbecslése	357
Egyedi prognózisok megbízhatósága	357
Egyszerű regresszió	358
Többszörös regresszió	359
Nem-lineáris regresszió	360
Regressziós egyenlet alkalmazhatósága a megfigyelési tartományon túli extrapolációra	361
Hivatkozások	363
A szórásképletek alkalmazása idősoroknál	364
Idősorok és más típusú adatok közti különbségek	364
A "véletlenszerűség" természetes idősorok regresszióiból származó reziduumoknál	372
Autokorreláció szerinti korrekció	373
A reziduumok autokorreláció-vizsgálata	374
A Neumann-féle hányados	377
Az eredeti értékek helyett első differenciák alkalmazása	380
Regressziós összefüggések időbeli változásának vizsgálata	383
További megjegyzések idősorok "praktikus" előrejelzéséről	383
Összefoglalás	386
Hivatkozások	386
KÜLÖNFÉLE SPECIÁLIS REGRESSZIÓS MÓDSZEREK
Egy változó és két vagy több további, nem-szétválasztható hatású változó közötti összefüggés mérése	389
"Nem-szétválasztható függvények" alkalmazása kombinált hatások kimutatására	393
Nem-szétválasztható függvények meghatározása két független változóra	393
A megfigyelések alcsoportokba osztása és átlagolása	398
Nem-szétválasztható függvény grafikus illesztése	400
Nem-szétválasztható függvény algebrai illesztése	404
A becslés becsült szórásainak és a többszörös korrelációs indexnek a meghatározása	407
A nem-szétválasztható függvényből levont következtetések leírása	410
Nem-szétválasztható függvény meghatározása három vagy több független válozóra	410
Szintvonal-illesztés három független változóra kis mintánál	412
k-változós nem-szétválasztható függvények meghatározása	414
Összefoglalás	417
Hivatkozások	417
Annak mérése, hogyan változik meg a függő változó kvalitatív független változóban végbemenő változások során	418
Egyetlen kvalitatív változóval való egyszerű korreláció mérése	418
Többszörös korreláció mérése egy vagy több kvalitatív független változó és további kvantitatív független változók esetén	419
Az új változó parciális befolyásának a meghatározása	420
A nem-kvantitatív változó figyelembevétele X1 és z megbecslésében	421
További szukcesszív approximációs korrekciók	424
Összefoglalás	427
Kereszt-osztályozás és variancia-analízis	428
Bevezetés	428
Kereszt-osztályozáson és átlagoláson alapuló elemzés	429
Kereszt-osztályozás három független változóra	429
Az alcsoportok összehasonlításából adódó átlagos különbségek	432
A kereszt-osztályozás korlátai sok változó esetén	433
Regresszió-illesztés a csoportátlagokhoz	434
A variancia-analízis	435
A variancia-analízis alapelvei	436
A variancia-analízis alkalmazásai: (1) két "kezelés" hatása közötti különbség	437
A variancia-analízis alkalmazásai: (2) három vagy több "kezelés" hatása közötti különbségek	442
A variancia-analízis alkalmazásai: (3) egyszerű regressziós egyenlethez újonnan hozzávett tagok szignifikanciájának a vizsgálata	443
A variancia-analízis alkalmazásai: (4) a regresszió linearitásának vizsgálata	445
A variancia-analízis alkalmazásai: (5) két vagy több "osztályozási szempont" szignifikanciája	446
A variancia-analízis alkalmazásai: (6) a többszörös nem-lineáris regresszióval való kapcsolat	448
Összefoglalás	450
Hivatkozás	452
Két- vagy többváltozós egyenletrendszer illesztése	453
Bevezetés	453
Alapfogalmak, alapfeladatok és definíciók	455
Egy "pontosan identifikált" modell bemutatása	460
A strukturális egyenletek összehasonlítása legkisebb négyzetekkel becsült megfelelőjükkel	464
Az egyenletrendszeres módszer "túlidentifikált" modellekre	468
Mire kell vigyázni az egyenletrendszeres módszer alkalmazásánál?	471
Összefoglalás	472
Hivatkozások	473
A KORRELÁCIÓ- ÉS REGRESSZIÓ-ANALÍZIS ALKALMAZÁSAI ÉS ELVI KÉRDÉSEI
Feladat-típusok, amelyekre korreláció- és regresszió-analízist alkalmaztak	477
Rövid történeti áttekintés	477
Alkalmazások az agrotechnikában	478
Időjárási feltételek és terméshozamok	479
Input és output közti technológiai összefüggések	479
A minták fizikai jellemzőinek a kapcsolata a kémiai jellemzőkkel	481
Külső fizikai tulajdonságok és termelékenység	481
Alkalmazások fizikai összefüggésekre más területeken	482
Hiányzó vízhozam-adatok megbecslése	482
Műszaki alkalmazások	483
Szabálytalan alakú testek térfogatának megbecslése	483
Csillagászati alkalmazások	484
Agrárgazdasági alkalmazások	484
Gazdaságok értékének összefüggése a gazdaság jellemző adataival és egyéb tényezőkkel	485
A gazdaság munkaszervezésének összefüggése a gazdaság jövedelmével	486
Értékesítési egységek szervezetének hatékonysága	487
Termékek árának és a gazdasági feltételeknek az összefüggése	487
(1) A központi piaci árakat befolyásoló tényezők	488
(2) Az ár hatása a fogyasztásra	489
(3) A termelésben fellépő változások összefüggése az árakkal és más tényezőkkel	491
Átfogó vizsgálatok a kínálat, kereslet, jövedelem és árak kölcsönhatásáról	493
Árrésekre ható tényezők	493
Egyes árutételek tulajdonságainak összefüggése az árral	494
Alkalmazások az általános közgazdasági és ipari kutatásokban	496
Iparági termelési függvények	497
Iparcikkek árát kialakító tényezők	497
Haszonkulcsok meghatározása	497
A nemzetközi kereskedelmet befolyásoló tényezők	498
Gyermekruhák méretszabványai	498
Helyi eladási kvóták	498
Egyéb ipari alkalmazások	498
A korreláció alkalmazása "makroökonómiai" összefüggésekre	499
Korrelációs és regressziós módszerek az államtudományban és a politikában	500
Korrelációs módszerek a pszichológiában és a pedagógiában	500
Korrelációs és regressziós eredmények felülvizsgálata	502
Hivatkozások	503
A kutatómunka lépései és a statisztikai elemzés szerepe	516
A statisztikai elemzés kapcsolata a kutatással	516
A cél kitűzése	516
Hipotézis felállítása	517
A tényezők mérése	518
Az egyszerű összefüggések tanulmányozása	519
Korreláció- vagy regresszió-analízis modelljének felállítása	519
Milyen egységekben fejezzük ki a változókat?	521
Milyen típusú egyenletet illeszünk?	522
A számítások végrehajtásának lépései	523
A korrelációs és regressziós eredmények jelentése	524
Korreláció- és regresszió-analízis eredményeinek közlése	525
Összefoglalás	526
1. függelék - Számítási módszerek	527
Többszörös korrelációs és parciális regressziós együtthatók. A Doolittle-módszer	527
Az ellenőrző összeg használata	527
Parciális regressziós együtthatók becsült szórása és egy egyedi becslés becsült szórása	538
Parciális korrelációs együtthatók	544
A normaegyenletek megoldásának egyéb módszerei	547
Az összes többszörös korrelációs és regressziós együttható kiszámítása mátrix-módszerrel	549
A felszorzott négyzetösszegek és vegyesszorzatok kiszámítása	549
A négyzetösszeteket közelítőleg 1-gyel egyenlővé tevő módosítás	553
A többszörös és parciális regressziós és korrelációs mérőszámok kiszámítása	554
Változók elhagyása vagy hozzácsatolása	563
Függvény és prognózis becsült szórása	565
Egy másik változó alkalmazása függő változóként	567
Reziduumok számítása grafikus többszörös nem-lineáris regressziónál	568
Grafikus segédeljárások a rövidített grafikus módszerhez	570
2. függelék - Matematikai megjegyzések	575
Átszámítási táblázat	581
Tárgymutató	583
Névmutató	591