49、 數(shù)理統(tǒng)計法：

　　(1) 數(shù)理統(tǒng)計法包括：相關(guān)分析、線性回歸、時間數(shù)列。

　　(2) 相關(guān)分析：主要用于探索兩個數(shù)量指標之間不確定的依存關(guān)系。

　　(3) 線性回歸：是對兩個具有相關(guān)關(guān)系的數(shù)量指標進行線性擬合獲得最佳直線回歸方程，從而在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上進行指標預測。

　　(4) 時間數(shù)列：比較常見，比如行業(yè)的年度或者月度指標按時間順序排列形成的數(shù)列即是一個時間數(shù)列，根據(jù)數(shù)列的特征，就可以用多種方法來預測未來一期或若干期的指標。

　　(5) 相關(guān)關(guān)系包括因果關(guān)系，另外，2個指標變量受第三個指標變量影響而發(fā)生的共變關(guān)系，也屬于相關(guān)關(guān)系。

　　(6) 相關(guān)分析就是對指標變量之間的相關(guān)關(guān)系的分析，其任務(wù)就是對指標變量之間是否存在必然的聯(lián)系、聯(lián)系的形式、變動的方向做出符合實際的判斷，并測定它們聯(lián)系的密切程度，檢驗其有效性。

　　(7) 相關(guān)關(guān)系按研究指標變量的多少可分為一元相關(guān)(單相關(guān))和多元相關(guān)(復相關(guān));按指標變量之間依存關(guān)系的形式可分為線性相關(guān)(直線相關(guān))和非線性相關(guān)(曲線相關(guān));按指標變量變化的方向可分為正相關(guān)、負相關(guān)�！�—此外，相關(guān)關(guān)系還可按指標變量之間的密切程度區(qū)分。當指標變量之間的依存關(guān)系密切到函數(shù)關(guān)系時，稱為“完全相關(guān)”;當指標變量之間不存在依存關(guān)系時，就稱為不相關(guān)或零相關(guān);大多數(shù)相關(guān)關(guān)系介于其間，稱為不完全相關(guān)。——將2個相關(guān)指標變量的取值在平面坐標圖上表示出來，在統(tǒng)計上稱為散點圖，可以直觀的顯示它們相關(guān)的形式。

　　(8) 相關(guān)系數(shù)r的數(shù)值有一定范圍，即|r|≤1。當|r|=1時，表示2指標變量完全線性相關(guān);當|r|=0時，表示2指標變量不存在線性相關(guān);當|r|<1，通常認為：0<|r|≤0.3為微弱相關(guān);0.3<|r|≤0.5為低度相關(guān);0.5<|r|≤0.8為顯著相關(guān);0.8<|r|<1為高度相關(guān)。在對總體2指標變量相關(guān)性做出結(jié)論之前，必須檢驗樣本r值的顯著性(詳見P152)。在小樣本的情況下，可用Fisher的t檢驗法。

　　(9) 一元線性回歸(詳見P152)：只有存在相關(guān)關(guān)系的指標變量才能進行回歸分析，且相關(guān)程度越高，回歸測定的結(jié)果越可靠。因此，相關(guān)系數(shù)也是判定回歸效果的一個重要依據(jù)。

　　(10) 一元線性回歸方程可以應用于：描述2指標變量之間的數(shù)量依存關(guān)系;利用回歸方程進行預測，把預報因子(即自變量X)代入回歸方程可對預報量(即因變量Y)進行估計;利用回歸方程進行統(tǒng)計控制，通過控制X的范圍來實現(xiàn)指標Y統(tǒng)計控制的目標。

　　(11) 時間數(shù)列，又稱“時間序列”。是指社會經(jīng)濟指標的數(shù)值按照時間順序排列而形成的一種數(shù)列。

　　(12) 按照指標變量的性質(zhì)和數(shù)列形態(tài)不同，時間數(shù)列可分為：隨機性時間數(shù)列、非隨機性時間數(shù)列。其中，非隨機性時間數(shù)列又分為平穩(wěn)性時間數(shù)列、趨勢性時間數(shù)列和季節(jié)性時間數(shù)列3種。

　　(13) 隨機性時間數(shù)列是指由隨機變量組成的時間數(shù)列。

　　(14) 平穩(wěn)性時間數(shù)列是指由確定性變量構(gòu)成的時間數(shù)列，其特點是影響數(shù)列各期數(shù)值的因素是確定的，且各期的數(shù)值總是保持在一定的水平山下波動。

　　(15) 趨勢性時間數(shù)列是指各期數(shù)值逐期增加或逐期減少，呈現(xiàn)一定的發(fā)展變化趨勢的時間數(shù)列。

　　(16) 季節(jié)性時間數(shù)列是指按月統(tǒng)計的各期數(shù)值，隨一年季節(jié)變化而周期性波動的時間數(shù)列。

　　(17) 自相關(guān)系數(shù)與數(shù)列的識別：對時間數(shù)列的識別通�？梢詰{理論知識和經(jīng)驗以及直觀的統(tǒng)計圖來判斷。此外，更為精確的是用時間數(shù)列的自相關(guān)系數(shù)來判斷。所謂自相關(guān)，是指時間數(shù)列前后各期數(shù)值之間的相關(guān)關(guān)系，對這種相關(guān)關(guān)系程度的測定便是自相關(guān)系數(shù)。(詳見P155)

　　(18) 根據(jù)時間數(shù)列自相關(guān)系數(shù)，便可以對時間數(shù)列的性質(zhì)和特征做出判別，判別的準則是：(1)如果所有的自相關(guān)系數(shù)都近似的等于0，表明該時間數(shù)列屬于隨機性時間數(shù)列。(2)如果r1比較大，r2、r3漸次減小，從r4開始趨近于0，表明該時間數(shù)列是平穩(wěn)性時間數(shù)列。(3)如果r1最大，r2、r3等多個自相關(guān)系數(shù)逐漸遞減但不為0，表明該時間數(shù)列存在著某種趨勢。(4)如果一個數(shù)列的自相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)周期性變化，每間隔若干個便有一個高峰，表明該時間數(shù)列是季節(jié)性時間數(shù)列。

　　(19) 時間數(shù)列的預測方法：時間數(shù)列分析的一個重要任務(wù)是根據(jù)現(xiàn)象發(fā)展變化的規(guī)律進行外推預測。最常見的時間數(shù)列預測方法有趨勢外推法、移動平均法、指數(shù)平滑法等。(詳見P157)

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