Теснота связи

Обработка данных маркетингового исследования с помощью корреляционного анализа

корреляционный анализ может быть определен качестве количественного метода определения направления и тесноты...
Характер связи между переменными....
между показателями маркетингового исследования. измерение тесноты связи между показателями маркетингового...
С его помощью определяется степень тесноты линейной связи между двумя переменными....
В том случае, если связи между показателями нет, то нет и коэффициента корреляции.

Статья от экспертов

Оценка тесноты экономических связей стран с помощью таблиц «Затраты – Выпуск»

Исследование социально-экономических явлений с помощью многофакторных моделей индексов

При этом они являются многофакторными процессами и имеют разноуровневые и разнонаправленные связи и зависимости...
Статистика предлагает множество методов изучения связей между признаками и явлениями....
Применяемые методы можно классифицировать по: степени тесноты; направлению исследования; аналитическому...
Он позволяет количественно определить тесноту связи между признаками и явлениями....
При использовании корреляционного метода мы можем количественно определить тесноту связи между признаками

Статья от экспертов

Решение проблем измерения тесноты связи и автокорреляции в остатках временных рядов: «Приращение основного капитала» и «Инвестиции»

В отечественной статистике сложнейшую проблему измерения тесноты связи между временными рядами разрабатывали В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев, А.А. Френкель, О.П. Крастинь, С.П. Бобров, Н.С. Четвериков, Б.С. Ястремский, Н.К. Дружинин, Р.П. Рудакова, Е.В. Лунеева и др. Проводимые этими учеными исследования сегодня дополнены положениями теории о коинтеграции временных рядов, которая позволяет объяснить истинность причинно-следственных связей. Другой важной проблемой, с которой сталкивается исследователь временных рядов, нашедшей отражение во всех современных учебниках по эконометрике, является наличие автокорреляции (серийной корреляции) в остатках временных рядов. Таким образом, при прогнозировании временных рядов необходимо решить две неразрывно связанные проблемы: с одной стороны, необходимо определить наличие истинной (не ложной) связи между временными рядами, с другой стороны, важно исключить взаимосвязь между уровнями этих временных рядов.