Для количественного описания взаимосвязей между экономическими переменными в статистике используют методы регрессии и корреляции.
Регрессия - величина, выражающая зависимость среднего значения случайной величины у от значений случайной величины х.
Парная регрессия - регрессия между двумя переменными у и x, т. е, модель вида: у = f (x) + Е,
где у -зависимая переменная (результативный признак), x – независимая, объясняющая переменная (признак - фактор), Е - возмущение, или стохастическая переменная, включающая влияние неучтенных факторов в модели.
Корреляция - величина, отражающая наличие связи между явлениями, процессами и характеризующими их показателями.
Парная регрессия - регрессия между двумя переменными у и х, т.е. модель вида: у = f (x)+E, где у- зависимая переменная (результативный признак); x - независимая, обьясняющая переменная (признак-фактор); E- возмущение, или стохастическая переменная, включающая влияние неучтенных факторов в модели. В случае парной линейной зависимости строится регрессионная модель по уравнению линейной регрессии. Параметры этого уравнения оцениваются с помощью процедур, наибольшее распространение получил метод наименьших квадратов.
Метод наименьших квадратов (МНК) - метод оценивания параметров линейной регрессии, минимизирующий сумму квадратов отклонений наблюдений зависимой переменной от искомой линейной функции.
