Наиболее  разработанной в теории статистики является методология так называемой парной корреляции, рассматривающая влияние вариации факторного признака x на результативный признак у и представляющая собой однофакторный корреляционный и регрессионный анализ.

   Уравнение однофакторной (парной) линейной корреляционной связи:

   где - теоретические значения результативного признака, полученные по уравнению регрессии; а, b - коэффициенты уравнения регрессии.

   Построим  уравнение регрессии. Для этого  рассчитаем:

1. 2159,9

С помощью  полученных значений найдем параметры  уравнения:

   0,11

   69,08

   Уравнение регрессии будет иметь вид: 

   Проверим  с помощью коэффициентов корреляции тесноту связи между теоретическими и эмпирическими значениями y.

   Для оценки тесноты связи при линейной форме уравнения применяется такой показатель как линейный коэффициент корреляции. Он рассчитывается по формуле:

   r=0,921, следовательно связь сильная.

   Проверим  значимость коэффициентов регрессии. Для этого необходимо рассчитать остаточное квадратное отклонение, и : 
 
 

   Найдем  число степеней свободы:

   К = n – 2 = 28

   Уровень значимости 0,05

   Следовательно, t табличное равно 2,0484

   и

   Вывод: параметры получены случайно. 
 
 
 
 
 
 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

   В результате выполнения данной курсовой работы были достигнуты все поставленные задачи: проведен анализ выборочной совокупности по двум показателям – капитал  и чистые активы, построены графики, построена однофакторная модель взаимосвязи.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

   БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Лекционный материал
2. Гусаров В.М. Статистика/ Учебное пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
3. Салин В.Н. Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. – М.: Юристъ, 2001.