五、數理統計法

　　(一)相關分析

　　1.相關關系

　　相關關系是指指標變量之間的不確定的依存關系。

　　相關關系包括因果關系或兩個指標變量同受第三個指標變量影響而發生的共變關系。

　　相關關系按研究指標變量多少可分為：一元相關、多元相關。

　　按指標變量之間依存關系可分為：線性相關、非線性相關。

　　按指標變量變化的方向可分為：正相關、負相關。

　　按指標間的緊密程度可分為：完全相關、不相關、不完全相關。

　　2.相關系數及顯著性檢驗

　　英國統計學家KarlPearson提出一個測定兩指標變量線性相關的計算公式，通常稱為“積矩相關系數”。

　　(二)一元線性回歸

　　1.回歸模型。只有存在相關關系的指標變量才能進行回歸分析，且相關程度越高，回歸測定的結果越可靠。因此，相關系數也是判定回歸效果的一個重要依據。

　　2.判定系數。判定系數r2表明指標變量之間的依存程度。r2越大，表明依存度越大。

　　3.顯著性檢驗。一元線性回歸模型的顯著性檢驗包括回歸系數b的顯著性檢驗和模型整體的F檢驗。

　　4.應用。

　　(三)時間數列

　　1.數列形態分類

　　時間數列又稱“時間序列”，是指社會經濟指標的數值按照時間順序排列而形成的一種數列。按照指標變量的性質和數列形態不同，時間數列可分為隨機性時間數列和非隨機性時間數列。其中，非隨機性時間數列又有平穩性時間數列、趨勢性時間數列和季節性時問數列三種。

　　2.自相關系數與數列的識別

　　對時間數列的識別通常可以憑理論知識和經驗以及直觀的統計圖來判斷。此外，更為精確的是用時間數列的自相關系數來判斷。所謂自相關，是指時間數列前后各期數值之間的相關關系，對這種相關關系程度的測定便是自相關系數。

　　3.時間數列的預測方法

　　時間數列分析的一個重要任務是根據現象發展變化的規律進行外推預測。最常見的時間數列預測方法有趨勢外推法、移動平均法與指數平滑法等。

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