Теоретические основы построения корреляционно-регрессионного анализа

В логистике наиболее часто применяется корреляционно-регрессионный анализ, с помощью которого выявляются качественные и

количественные влияния различных факторов на показатели логистической деятельности.

Этот анализ позволяет измерять тесноту связи между величинами и

строить теоретические зависимости влияния одной величины на другую, т. е. уравнения регрессии.

Важно помнить, что для построения корреляционно-регрессионного анализа необходимо определить тесноту связи между величинами. Теснота связи при линейной зависимости измеряется коэффициентом корреляции. Коэффициент корреляции изменяется от 0 до 1. Чем ближе значение показателей тесноты связей к единице, тем сильнее влияние одной величины на другую, а стремление к нулю указы-вает на ослабление тесноты связи.

Коэффициент корреляции определяется по следующей формуле:

где и - средние значения исследуемых величин.

Другой составляющей корреляционно-регрессионного анализа явля-ется определение уравнения, связывающего исследуемые величины, т. е. установление вида уравнения регрессии. С этой целью в математической статистике используется метод «наименьших квадратов». Согласно этому методу, сумма квадратов отклонений фактических данных от теоретических значений соответствующих величин, полученных по уравнению регрессии, должна быть наименьшей.

Уравнение регрессии должно удовлетворять условию:

= min.