
 
50
8. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ СВЯЗИ МЕЖДУ ЯВЛЕНИЯМИ 
 
  Важной  задачей  статистики  является  изучение  статистических  закономерностей, 
знание которых дает основу  для предсказания и управления социально экономическими 
процессами. Перечислим некоторые виды связи. 
  Балансовая связь – характеризует зависимость между источниками формирования 
ресурсов и их использованием 
О
н
 + П = В + О
к ,
 
где: О
н
, О
к
 – остатки на начало и конец; П, В – поступление и выбытие. 
  Компонентные  связи:  изменение  статистического  показателя  определяется  изме-
нением компонентов, входящих в этот показатель как сомножители (мультипликативная 
модель), используются в индексном методе 
I
pq
 = I
p
 × I
q 
  Причинная форма связи – это порождение одного явления другим. Признак, ха-
рактеризующий следствие, называется результативным, а причину – факторным. Выделя-
ют два вида причинно следственных связей: функциональную и статистическую.  
  Функциональную связь можно представить уравнением: у = f (x), где у – результа-
тивный признак, x – факторный, f (x) – известная функция.  
  Статистическую связь можно представить в виде: у = f (x)+ε, где f (x) – известная 
функция, а ε – часть результативного признака, определяемая неучтенными и неконтроли-
руемыми признаками.  
 
8.1. Параметрические методы изучения связи 
  Корреляционно-регрессионный анализ позволяет выбрать вид модели, оценить ее 
параметры, измерить тесноту связи, определить наиболее влияющие факторы на результа-
тивный признак. 
  Линейная форма связи и оценка ее параметров. При линейной форме связи зави-
симость результативного признака у от факторного показателя х определяется уравнением 
регрессии   у = а
0
 + а
1
х. Оценивание неизвестных параметров (а
0
, а
1
 ) производится мето-
дом наименьших квадратов (МНК) по исходным данным (y
i
, x
i
, i=1,2,…n). МНК дает сис-
тему нормальных уравнений:   
∑=∑+∑
∑=∑+
xyxaxa
yxana
2
10
10
,  
решая которые находятся неизвестные парметры 
xxxn
yxxyn
a   ;
xxxn
xxyxy
a
2
1
2
2
0
∑∑−∑
∑∑−∑
=
∑∑−∑
∑∑−∑∑
= . 
Подставляя в общее уравнение найденные параметры, получим уравнение регрессии