相關分析作為經濟和統計研究工具

相關性分析是一組基於數學的方法，通過該檢測到具有隨機分量的一對因素或特徵之間的相關性。在一組在此使用的技術調查的方法，被廣泛應用於：

- 相關領域的建設，制定相關表格;

- 相關比和採樣率的計算;

- 統計的假設檢驗的關係的意義。

持續的研究導致建立特定類型的變量之間的關係的。隨機的特徵或因素之間的關係，其中超過3的數量，需要使用多變量分析的方法。

字段和被接合相關分析表構造，被用作樣本數據的分析助劑。應用在坐標平面採樣點，來獲得所謂的領域相關。由點所在的方式，已經可以做出初步預測，並確定隨機變量的相關性的形式。結果的數值分析中的相關表格的形式需要對它們進行分組。

最早出現在十八世紀，術語“相關性”用輕手古生物學家 Zhorzha Kyuve 一直積極在他的遺體的某些部分用於動物化石形狀恢復過程。聚焦古生物方法的發展，導致了相關分析開始在人類活動的各個領域使用的事實。

這種方法是有吸引力的統計處理。在統計中使用的英國生物學家和統計學家在第一時間相關性分析弗朗西斯·高爾頓在十九世紀後期。在該方法的進一步發展，衡量夫婦和大量的變量之間的關係的密切程度。相關分析密切相關回歸分析。

它佔據了相關性分析的經濟特殊的地位。但它的使用施加了一些限制。首先，這是測量和數據為研究足夠數量。實踐表明，觀測的數量應該是因素大於5-6倍。最好的辦法是有意見比因素，幾十倍的數量更大的數量。在這種情況下，大數法則，感謝他，就會有相互補償的隨機波動。

你也應該保證的階乘和有效標誌整套服從正常的多元分佈。存在這樣的情況骨料的體積不足以用於匹配正式測試常態，然後在視覺上確定所述分佈規律根據相關領域中進行。如果點根據線性趨勢佈置，這是很可能得出結論，該組初始數據滿足的要求的正態分佈。

所必需的初始設置值的監視質量的均勻性。

相關性的事實仍然沒有給出的權利要求，一個任意選擇的變量由第二外觀之前，或者是其變化的原因，換句話說，在它們之間，它們之間嚴格的因果關係，也許有些第三個因素的連作用的理由。

利用基於研究相關方法進行分析的結果，你可以做一個人數約存在的具體結論，而最重要的是，關於相互依存的性質。這已經給出了關於所研究的對象相當大的份額的信息。