Исчисление коэффициентов корреляции – относительно не трудное, к тому же их легко интерпретировать. Применять их могут даже люди специально не подготовленные. Однако, у рассматриваемого вида анализа – корреляционного – имеется собственная своя специфика и методика. Необходимо соблюдать предпосылки исчисления каждого из коэффициентов корреляции, а также проверять их значимость, которая базируется на принципе необходимости проверки статистических гипотез, нужно также правильно строить интервальные оценки коэффициентов. Надо также помнить, что иногда исследователям приходится сталкиваться с «ложными корреляциями», приводящими к ложным (обманчивым) выводам. Поэтому нужно практиковать расчет не только общих коэффициентов корреляции, но и частных.

На базе корреляционного анализа невозможно определение формы связи между переменными и предсказание значения одной зависимой переменной по одной либо ряду переменных независимых. Если говорить о переменных количественных, то для решения данной задачи можно прибегнуть к применению линейного регрессионного анализа.

В маркетинге корреляционный анализ в основном применяют в альянсе с анализом регрессионным. Посредством первого вида анализа определяют наличие связи и степень ее тесноты, а регрессионный анализ служит для математического моделирования формы связи.

Регрессионный анализ линейный

Регрессионный анализ понимается в качестве метода исследования статистической взаимосвязи между одной количественной зависимой переменной (результирующей) и одной либо ряда количественных независимых переменных-факторов (предикторов или переменных объясняющих).

Уравнение регрессии, по сути, является выражением взаимосвязи между усредненным значением переменной результирующей и усредненными значениями переменных объясняющих. Оно представляется математической функцией, подбираемой на базе статистических исходных данных зависимой переменной и предикторов. Чаще всего прибегают к использованию функции линейного вида и осуществляют линейный регрессионный анализ.

Имеет место очень сильная связь регрессионного анализа с анализом корреляционным, предусматривающим изучение направления и тесноты связи между количественно выраженными переменными. В анализе регрессионном исследуют форму зависимости между данными переменными. То есть при применении обоих методов осуществляют исследование одной и той же взаимосвязи, но с различных сторон, эти методы, в принципе, являются взаимодополняющими. Причем практикуется выполнение корреляционного анализа производить перед проведением анализа регрессионного. После того, как посредством корреляционного анализа доказано наличие взаимосвязи, исследователь может обеспечить выражение формы данной связи, применив регрессионный анализ.

Целью регрессионного анализа является цель предсказания (прогнозирования) ожидаемого усредненного значения результирующей переменной посредством соответствующего уравнения. В маркетинге довольно часто необходимо прогнозировать разные важные показатели (к примеру, объема продаж или прибыли, или числа клиентов и т.д.).

Регрессионный анализ нелинейный

Под регрессией нелинейной принято понимать регрессионную модель зависимости переменной результативной от одной либо нескольких переменных объясняющих, выражаемую в виде нелинейной функции. Нелинейная модель (как и линейная) может быть парной и множественной.

Нелинейная регрессия согласно ее целям и задачам подобна регрессии линейной. Отличие обусловливается лишь формой связей и методами оценивания параметров. Выбрать форму связи зависимости нелинейного вида можно посредством: содержательного изучения исследуемого конкретного явления; опоры на итоги изучения взаимосвязи между переменными, к примеру, с применением графического метода.