Les méthodes statistiques de base sont utilisées depuis longtemps dans tous les domaines de la vie humaine. Cependant, les statistiques jouent le rôle le plus important pour l'économie. En effet, c'est cette branche scientifique qui régule les relations socio-économiques des entreprises, est engagée dans l'analyse et le traitement d'une énorme quantité d'informations.
Très souvent, dans les études économiques, ils trouvent une solution à un problème particulier en identifiant les facteurs qui déterminent le niveau et la dynamique du processus dans l'économie. Ce problème est souvent résolu par une analyse de corrélation et de régression. Pour atteindre la fiabilité de l'analyse, il est nécessaire non seulement d'identifier certaines relations, mais aussi de donner une appréciation quantitative de ces indicateurs.
L'analyse de corrélation-régression résout un problème tel que tester l'hypothèse de statistiques sur la présence et la force de la corrélation. Un nombre suffisant de facteurs qui influencent les processus dans l'économie ne sont pas des variables aléatoires. C'est ce fait qui sert de condition préalable à l'analyse des phénomènes économiques sous l'aspect de la relation entre les variables aléatoires et non aléatoires. Ces relations sont appelées régression et, par conséquent, la méthode statistique qui les étudie est l'analyse de régression.
En raison du développement constant de la technologie informatique, l'utilisation de la technologie informatique est de plus en plus utilisée dans les calculs statistiques. Ainsi, l'utilisation de certains programmes informatiques pour le traitement des informations statistiques vous permet de résoudre rapidement le problème de l'étude de la relation des différents indicateurs à l'aide d'une analyse de corrélation et de régression.
Ainsi, l'analyse de corrélation-régression (un exemple peut être donné) démontre clairement son utilisation avec l'aide de Microsoft Excel dans le traitement des données de taux de change.
Le package Microsoft Excel lui-même vous permet de résoudre des problèmes statistiques et d'ingénierie complexes à l'aide d'un ensemble spécial d'outils d'analyse de données. L'analyse de corrélation-régression dans Excel est effectuée avec l'indication obligatoire des données d'entrée et le choix des paramètres initiaux. L'analyse elle-même est effectuée à l'aide d'une fonction macro statistique (il est possible d'utiliser une fonction d'ingénierie), le résultat est placé dans la plage de sortie, qui peut être définie par l'utilisateur. Si vous utilisez d'autres outils de programme, vous pouvez obtenir le résultat sous forme graphique.
À l'aide d'une image graphique, l'analyste peut visualiser visuellement les statistiques. Ce mode facilite grandement la perception des résultats et leur compréhension.
Ainsi, par exemple, lors de la compilation de statistiques dans un tableau, il est parfois difficile de détecter des erreurs ou des inexactitudes. La présentation sous la forme d'un graphique de données vous permet de détecter rapidement et facilement les écarts et les anomalies, une forte augmentation ou diminution des données, bien que rien de négatif sur la table n'annonce de tels points négatifs.
La corrélation est l'un des outils du package Microsoft Excel. Il peut être utilisé pour quantifier la relation de plusieurs ensembles de données. L'analyse de corrélation vous permet d'établir la relation des ensembles de données en magnitude. Il existe donc de tels concepts: corrélation «positive» (les grandes valeurs d'un tableau de données sont associées aux mêmes grandes valeurs d'un autre tableau), corrélation «négative» (les petites valeurs d'un tableau de données sont associées aux mêmes valeurs d'un autre tableau) et la corrélation zéro (données deux tableaux ne sont pas interconnectés). L'analyse de régression dans Microsoft Excel consiste à tracer à l'aide d'une méthode statistique telle que les moindres carrés.
Ainsi, l'analyse de corrélation et de régression est beaucoup plus facile à réaliser à l'aide des technologies informatiques modernes, permettant d'obtenir le résultat souhaité dans les plus brefs délais.
