Podstawowe metody statystyczne były od dawna stosowane we wszystkich dziedzinach życia ludzkiego. Jednak statystyki odgrywają najważniejszą rolę dla gospodarki. Rzeczywiście to właśnie ta gałąź nauki reguluje relacje społeczno-gospodarcze podmiotów gospodarczych, zajmuje się analizą i przetwarzaniem ogromnej ilości informacji.
Bardzo często w badaniach ekonomicznych znajdują rozwiązanie konkretnego problemu w identyfikacji czynników determinujących poziom i dynamikę procesu w gospodarce. Problem ten często rozwiązuje się za pomocą analizy korelacji i regresji. Aby osiągnąć wiarygodność analizy, konieczne jest nie tylko zidentyfikowanie pewnych zależności, ale także ilościowa ocena tych wskaźników.
Analiza regresji korelacji rozwiązuje taki problem, jak testowanie hipotezy statystyki dotyczącej obecności i siły korelacji. Wystarczająca liczba czynników wpływających na procesy zachodzące w gospodarce nie jest zmiennymi losowymi. Ten fakt służy jako warunek wstępny analizy zjawisk ekonomicznych w aspekcie zależności między zmiennymi losowymi i nielosowymi. Zależności te nazywane są regresjami, a zatem badaną metodą statystyczną jest analiza regresji.
Ze względu na ciągły rozwój technologii komputerowej coraz częściej stosuje się ją w obliczeniach statystycznych. Tak więc użycie niektórych programów komputerowych do przetwarzania informacji statystycznych pozwala szybko rozwiązać problem badania zależności między różnymi wskaźnikami za pomocą analizy korelacji i regresji.
Tak więc analiza regresji korelacji (można podać przykład) wyraźnie pokazuje jej zastosowanie przy pomocy programu Microsoft Excel do przetwarzania danych o kursie wymiany.
Sam pakiet Microsoft Excel pozwala rozwiązywać złożone problemy statystyczne i inżynierskie przy użyciu specjalnego zestawu narzędzi do analizy danych. Analiza regresji korelacji w programie Excel jest przeprowadzana z obowiązkowym wskazaniem danych wejściowych i wyborem parametrów początkowych. Sama analiza jest przeprowadzana za pomocą statystycznej funkcji makro (możliwe jest użycie funkcji inżynierskiej), wynik jest umieszczany w zakresie wyjściowym, który może ustawić użytkownik. Jeśli używasz innych narzędzi programowych, możesz uzyskać wynik w formie graficznej.
Korzystając z obrazu graficznego, analityk może wizualnie zobaczyć statystyki. Ten tryb znacznie ułatwia postrzeganie wyników i ich zrozumienie.
Na przykład przy kompilowaniu statystyk w tabeli czasami trudno jest wykryć błędy lub nieścisłości. Prezentacja w postaci wykresu danych pozwala szybko i łatwo wykryć odchylenia i anomalie, gwałtowny wzrost lub spadek danych, chociaż nic negatywnego na stole nie wskazuje na takie negatywne punkty.
Korelacja jest jednym z narzędzi pakietu Microsoft Excel. Można go wykorzystać do kwantyfikacji zależności między wieloma zestawami danych. Analiza korelacji pozwala ustalić zależność zbiorów danych pod względem wielkości. Istnieją więc takie koncepcje: korelacja „dodatnia” (duże wartości jednej tablicy danych są powiązane z tymi samymi dużymi wartościami innej tablicy), korelacja „ujemna” (małe wartości jednej tablicy danych są powiązane z tymi samymi wartościami innej tablicy) i korelacja zerowa (dane dwie tablice nie są ze sobą połączone). Analiza regresji w Microsoft Excel polega na wykreślaniu przy użyciu metody statystycznej, takiej jak najmniejsze kwadraty.
Tak więc analiza korelacji i regresji jest znacznie łatwiejsza do przeprowadzenia przy użyciu nowoczesnych technologii komputerowych, pozwalając uzyskać pożądany wynik w najkrótszym czasie.
