Регрес анализ-чрез този м-д се установ модела на корелац. завис Измерители на анализа са регр. Уравнение ; регр. Коефиц и регр линия.Зависимоста може да се прояви чрез:праволинеен м-л (Y=A0+A1x) / криволинеен (Y=ao+a1x+a2x na 2) a1 се нарич регрреси коефиц-показва с колко 1 ци се изменя резултата а знакът пред регр коеф показва посоката на зависимост / Регрес анализ може да се извършв самостоятелн или е част от корелацион анализ 2 КОРЕЛАЦИОНЕН АНАЛИЗ-чрез него се измерв степент на зависимост Негови измерители са коеф на корелация ;коеф на определението и коеф на неопределението Методите се делят на 2 групи -1 параметрични(м-ди за точно оценка на знач) и непараметри(за прибилизител оценка) Към 1 те се отнасят -1 м-д а Пирсън(аналитичен м-д) 2 м-д на Браве /Коеф на корелац по м-да на Пирсън е м/у 0 и 1 а за посоката на зависимост е знака . / Коеф на кореал по м-да ма Браве се движи в границите на -1 +1 ако няма зависимост той ще бъде =0 ако е =1 не е корелац а функционална 3 ЕЛЕМЕНТАРНИ ПОКАЗАТЕЛИ ЗА ДИНАМИЧНИ РЕДОВЕ-1 среден абсолютен обем 2 абсолютни прирасти( верижни и базисни) 3 сред абсолю прираст 4 темпове на растеж-относителни величини 5 средни темпове на растеж 6 темпове на прираст 7 средн хронологична(претеглена и непретеглена) 8 средна геометрична-използва се за осредняване на относителните величини 4 АНАЛИЗ НА ВРЕМЕННИ РЕДОВЕ общия обем на 1 явлен се разглежд като формиран от няколко причини.Периодите на отчитане могат да бъдат различни.Всяка група от фактори формира обема-1 трайнодействащи формират основната тенденция в явлението.Действат по 1 и същ начин 2)случайна компонента-Е формира се от фактори които се появяват в различн област и с различна сила 3) ф-ри които карат обема или да нарас или да нам.Като тръгне към една точка може да се върне пак на нея.Имат цикличност за продължение на периода за който обема прави 1 колебливо движение се нар вълна.Механ отклонение от обема се нари амплитуда / циклични колебания когато са еднакви отклоненияа / сезонни фактори и причини 1 во са отделени от цикличните.Те формир сезонната компонента-Y=T+S+C+E / дължина на вълната до 1 год остава постоянна във времето и с една и съща амплуда се нарича сезонна В обема на явлението завължително се съдърж T и Е другите S i C не са задълж 5 броя на елемен в групата опред вида на верижните средни/вериж средни с нечет брой елем Основни недостатъ-губи се информац за елемент в реда Не може да се ползв за продълж на динамич ред 6 трендови модел- прави се проверка с t критерия а след това и с f За всеки отчетен предмет можем да изчислим изгладените стойности на елем. Знакът пред t показв дали обем раст или нам Въз основа на тренд м-л се прави екстраполационна прогноза

7 Аналитичен м-л- да се представи тренда като функция на времето 8 м-д за изучав на сезонни колебания-1 без да се разполаг реда на тренд и сезонност Използват сехармоничния и спектралния 2 Да елемини всяка стойност влияние и да изрази количествено чистото сезонно влияние.Цела е количествено да се опише вличнието на сезоните фактори чрез индекси на сезонност 9.- 3 метода съобразно динамичния ред 1 ако дин ред е стационарен се използва метода на простите средни 2)ако не е стацион редът се използв м-да на коригираните средни 3)ако не е стац но не можем да предварител да открием тенден на разви се използ м-да на отношение на фактическите към изгладените стойности 10 изглаждане-динам.редове съдърж 4 основ елем-тренд ; случ колеб ; сезон колеб ; цикличн колебан/Чрез изглаждането на динам редове се постига отстраняван на случ факт и измерване влиянието на крайнодейств ф-ри/Най-точен м-д за изглаж на динами редове е аналитичния 11 сезонните колебания не се съдърж във всички редове 12 м-д ан простите средни-се прилага при динам редове при които няма изразена тенденция за развитие 13Обща хар-ка на дин редове-дин ред се хар-рат чрез средни хронологични; средн геометрична ;показатели за скороста на развитие на явлението 14 сред размер на дин ред-дин ред е периоден средния размер ще се получи чрез средн хронологична 15сред год темп на растеж-на база верижните годиш темпове Използва с сред геометр / темпове на растеж изчисля се при постоян и вериж база изчисля се в % / абсолютен прираст изчисл се при постояна и верижн база 16 индекси- относит величи на динамика Получава се като отношен на 2 еднородни величини отнасящи се за 2 различни периода(отчетен и базисен)Индексите се делят на индивидуални и множествени.Чрез тях се характерезират измененията или различията на явленията в оемите и в масата на явленията 17 м-ди за анализ:- използват се при проверка значението на разликата м/у средна извадка и средна годиш стойност; относителен дял и средни относителни тялове на 2 извадки ;/ 1 м-д за нормално разпределение-извадките са с голям обем 2) при т разпредел са с малъ обем 3) ф разпред при сравнение на 2 дисперсии 4)при Х на 2-при сравне на емпиричн теоретично разпредел / ЕТАПИ- 1 дефиниране на Н0 и Н1 2)определ равнището на значимост 3)опред на м-да за анализ ;вида на критерия и формата за изчисляване на емпиричната характеристика 4)изчисляване на емпиричн х-ка 5)определ на теорет х-ка 6)вземане на решения 18 статистическа хипотеза-предположение относно размера на стойност параметри на съвкупността / СПХ-процедура за проверка на стат. Хипотеза-изводите и закллюченията винаги имат вероятностен характер / ВИДОВЕ СПХ-1 според методиката на процедурата-класич проверка и послед анализ При анализа 3 възможности-потвърждаване на числа ; отхвърляне и недостигане на данни 2 според това дали познаваме стохастичното разпределение на системата;параметрични и непарам-когато не познаваме това разпределение

19 нулева хипотеза(Н0)-основн хипотеза която се проверява.Допускаме че тя е вярната хипотеза.Видоде статисически хипотези:според това колко възможни изходи може да предполага тя бива:1)проста хип-когато предполага един възможен изход 2)сложна хипотез-2 или повече възможн изхода 3)нулева хип-е винаги проста хипотеза.Дефинира и винаги като проста / Н1 е винаги съставна хипотеза като може да обхваща всички възможни алтернативи на Н0 може и само част от тях / теоретична характеристика тя определя границите на вариране на тествания параметър предизвикано само от случайни фактори 20 критична област- двустранна или едностранна Зоната или числов интервал от стойности на Qемп. за който ние отхвърляме Н0 и приемаме алтернативата / сумата на площта на Н1 и Н1 трябва да е 5 % / площта под кривата определя критичната област която отхвърля Н0 / метод на проверка биват параметрични и непар / статичстически критерии (тест на проверката) / една комплексна кар-ка включва 1) равнището на значимост 2 емпирична стат. хар-ка-математически израз в който е включена тестовата величина или честотите свързани с нея в която се отразяват действието на закономерните причини и случайните фактори 21 основни етапи при процедурата на СПХ-1)дефиниране на нулева и алтернативна хипотеза 2)дефиниране и определяне равнището на значимост S=0 , О1=1% S=Q от (5%) S=0.10(10%) 3)определяне на статист. критерии 4)набавяне на емп инфо задължителна от представителна извадка 5)изчисляване на задължителните хар-ки 6)определяне характера на критерия / при t и z критер се определя от крит област / а f критерия критичната област е само дясностранна 7)определ на теоретичната характеристика Става чрез съответна таблица на разпределение 8)вземане на решение чрез сравняване на теоретичната с емпиричната харак-ка 9)заключение от проверката изписва се думи и непременно се упоменава в него равнището на значението 22 статистически анализ ан връзки и зависимости / финкциоанлни зависимости- мгоат да се определят на 100 % Занимават се точните науки Описват се аналитични по математ. Път / корелационни зависимости- не могат да се опреде на 100 % Статистиката изучава само корелационните .Те могат да бъдат-1)причинно следствени връзки 2)връзки от общ характер / Корел. Зависимости според начина на изучаване -1)единични 1 фактор 1 следствие зависимост м/у 2 явления 2)множествени зависимост м/у повече явления 3)частни множествени-мн завис-ти при които част от изучаваните явления се контролирани Задържат се на едно и също ниво 23 статист методология- в завис от видовете стат. признаци чрез които се представят изучав явления м/у които се изпол разли стат методи-параметрични и непарам

24 дисперсионен анализ-методология предназначена да изследва зависимости когасто фактор C и следствие N Използва F критерия на фишер / приложения -1)може да установи наличие на корелац зависимост 2)проверка адекватноста на на регресионните модели 3)избор на ф-ри при множествено-регресионен метод Според броя фактори бива- еднофакторен ;двуфак ; многофакт 25 условия за приложения на дисперсионен анализ-1)следствието да бъде представено чрез N признак 2) информация за анализа да е осигурена от представителни извадки 3)значенията на следствието в отеделните групи по значение на фактора да имат приблизително нормално разпределение 4) разпределение на следствието по групите на фактора да имат равни дисперсии 26 механизъм на еднофакторен диспер анализ- прилага се разлагане общата вариация на следствието по източници за да бъде изчислен F критерият 27 регресионен анализ- използва се за изучаване на разли зависимости м/у явления представени предимно с количествени стат признаци Той е статист методология Зависимсотите се разглеждат:1)зависима променлива свързана със следствието2) независима променлива свързана със следствието Дели се на 1)еднофакторен 2)двуфакторен 3)многофакторен / Според вида на зависимостта бива-1)линеен 2)нелинеен / Основни елементи на регреси анализ-1)регр модел който включва p уравнение; р коефиценти(параметри) ;факторни (независими) променливи и 1 зависима променлива 2)обобщаващи характеристики-свързани с корел анализ / коефиценти на детерминация и на индертеминация / Основни задачи които решава корел анализ -1)да се установи същест на корелац зависимост м/у явлението следствие и явлението фактор 2) да се определи вида на зависимостта и да се представи в аналитичен вид 3)да се измери кол-вено зависимостта / Регре анализ е най-мощният в статистиката 28 условие за прилагане на МНМК-разпределението на остатъците да бъде приблизително нормално със средна = 0 и дисперсия константа 2) остатъците да бъдат взаимн независими 29 видове регресионни модели според МНМК-1)линейни-линейни по вид и по форма;може да са само лин по вид ; само по форма ;Това са модели при които завис величина е линейна по отношение на параметрите на модела 2) вътрешни линейни модели-които не са лин по отношение на параметрите но с мат преобра могат да бъдат превърнати в линейни 3)вътрешни нелинейни м-ли- това са м-ли които не могат чрез трансформации да се линерализират