VISOKA MEDICINSKA I POSLOVNO TEHNOLOŠKA
ŠKOLA SRTUKOVNIH STUDIJA ŠABAC

Seminarski rad iz STATISTIKE

Tema: 

Dvodimenzionalna regresiona i korelaciona analiza

Profesor:                                                                                                         Studenti:
Pr dr Aleksa Macanović                                                                Pajić Jasmina   8-21/2016 
  

Šabac, 10.05.2017.

SADRŽAJ

      

      Uvod

1.

    

Funkcionalna i stohastička veza   ....................................................................................  3 

2.     Razlika izmedju regresione i korelacione analize   .........................................................  4

3.     Metode regresione analize   .............................................................................................  6

3.1   Prost linearni regresioni model   ...................................................................................... 
8  

4.     Korelaciona analiza   .....................................................................................................  11

      

 Zaključak   ....................................................................................................................  13

         Literatura   ....................................................................................................................  14

background image

4

1. Funkcionalna i stohastička veza

                       Međusobne veze između pojava (promenljivih) možemo podeliti u dve grupe: 

funkcionalne 

stohastičke

            

Funkcionalna

 (naziva se još i 

deterministička 

ili 

egzaktna

) veza javlja u slučaju kada 

jednoj   vrednosti   nezavisne   promenljive  

X  

odgovara   samo   jedna,   tačno   određena, 

vrednost zavisne promenljive Y

.

1

 

            Tako, na pr. , površina kvadrata se izračunava pomoću formule 

P = 

a

 

¿

2

¿

¿

¿

. Za bilo koju 

željenu vrednost stranice kvadrata 

a

, možemo 

egzaktno 

izračunati površinu 

P

, jednostavnom 

zamenom numeričke vrednosti na desnoj strani jednakosti. 
                       Determinističke veze se retko sreću u društvenim naukama i ekonomiji. Ako 
posmatramo   međuzavisnost   dve   ekonomske   pojave,   recimo,   izdatke   za   propagandu 
(oglašavanje)   kompjuterske   opreme   (kao   nezavisne   promenljive)   i   prihod   od   prodaje   te 
opreme (kao zavisne promenljive), nameće se pitanje : da li postoji funkcionalna veza između 
ove dve pojave? Da li se na osnovu poznavanja izdataka za propaganda može egzaktno 
predvideti nivo prihoda od prodaje, na primer, u vidu relacije

Prihod od prodaje = 5 x Troškovi reklamiranja

2

koja bi važila za sve firme jedne zemlje. To bi značilo da firma koja uloži 1000 evra u 
reklamu treba da ostvari prihod od prodaje od 5000 evra. 
            Ovako nešto nije moguće predvideti zato što prodaja kompijuterske opreme ne zavisi 
samo od reklamiranja, već i od drugih faktora kao što su : cena opreme, cene konkurentskih 
proizvoda, dohotka i preferencije kupaca i dr. Pored ovoga na pojave u društvu i ekonomiji 
deluju nepredvidivi psihološki uticaji kao i slučajni uticaji. Ipak , može se reći da postoji 
odredjena veza izmedju reklamiranja i prodaje u smislu da veći izdaci za reklamu treba da 
dovedu i do veće prodaje. Ovakva veza je slabija od funkcionalne i naziva se  

stohastička 

veza.

            Kod stohastičkih veza jednoj vrednosti nezavisne promenljive odgovara čitav niz 
mogućih vrednosti zavisne promenljive

. Svaku od tih vrednosti zavisna promenljiva može 

uzeti sa odredjenom verovatnoćom i njeni ishodi u pojedinačnim situaciujama ne mogu se sa 
sigurnošćun predvideti. Kako vrednost zavisne promenljive Y nije precizno odredjena za 
zadanu vrednost nezavisne promenljive X ,statistički modeli istražuju labaviju vezu medju 
promenljivim.
            Suština stohastičke veze je da izmedju pojedinih vrednosti nezavisno promenljive X i 
prsečnih vrednosti zavisno promenljive Y (očekivane vrednosti), postoji čvrsta veza.

Prosek Y = 

f

(X)

            

Ispitivanje zavisnosti u statističkoj analizi ima dva osnovna pravca:

1

 Dr Vesna Vrcelj-Kaćanski, Mr Slavica Dabetić, 

Statistika,

 BPŠ Beograd 2014.

2

 

http://www.ekfak.kg.ac.rs/sites/default/files/nastava/Novi%20Studijski%20Programi/I%2

5

oblik 

zavisnosti koji ispituje 

regresiona analiza

jačinu

 zavisnosti koju odredjuje 

korelaciona analiza.

2. Razlika izmedju regresione i korelacione analize

            Sama reč 

regresija 

znači vraćanje unatrag. Naziv 

regresija 

potiče od statitičara Sir 

Fransis Galtona, (1822 - 1911) koji je ispitivao vezu između visina roditelja i dece. Ustanovio 
je da roditelji sa natprosečnom visinom teže da imaju decu koja su takođe viša od proseka, ali 
ne toliko visoka kao roditelji. Ta činjenica važi i za decu izuzetno niskih roditelja: deca su 
takođe bila niska ali ne toliko niska kao roditelji. Visine su se “vraćale natrag” , regresirale 
prema proseku. Galton je ovu činjenicu nazvao “regresija prema proseku”.
                       Kod regresione analize poterbno je unapred odrediti koja će pojava imati ulogu 
zavisno promenljive, a koja nezavisno promenljive. Ovo se utvrdjuje na osnovu teorijskih , ili 
empiirijskih saznanja, ili pretpostavki o prirodi analiziranih pojava.
            Svrha regresije jeste da se utvrdi 

oblik 

veze, odnosno zavisnosti između posmatranih 

pojava.   To   se   postiže   pomoću   odgovarajućeg  

regresionog   modela

.   Regresioni   model   je 

takav   statistički   model   koji   kroz   matematičku   formulu   i   niz   odgovarajućih   pretpostavki 
najbolje opisuje kvantitativnu zavisnost između varijacija posmatranih pojava u realnosti. 
Regresioni model nije sam po sebi cilj regresije, već sredstvo koje nam služi da 

ocenimo 

predvidimo 

vrednosti zavisne promenljive za željene vrednosti nezavisne promenljive.

            

Cilj regresione analize

 je da se odredi onaj regresioni model koji najbolje opisuje 

veze izmedju pojava i da se na osnovu toga modela ocene i predvide vrednosti zavisne 
promenljive Y za odabrane vrednosti nezavine promenljive X.
            Reč 

korelacija

 je latinskog porekla i znači – 

stvari koje stoje u uzajamnom odnosu. 

Korelaciona   analiza   je   skup   statističkih   metoda   kojima   se   istražuje   jačina   veze   izmedju 
posmatranih pojava. Koralacija predastavlja medjusobnu povezanost obeležja posmatranih 
pojava.

 

Kod korelacije, pri analizi dve pojave svejedno je koja se od njih označava kao 

nezavisna, a koja kao zavisna promenljiva - dobija se identičan rezultat. Ona terba da ispita 
da   li   izmedju   varijacija   posmatranih   pojava   postoji   slaganje.   Glavni   zadatak   korelacione 
analize je otkrivanje zakonitosti i pravilnosti koje vladaju u odnosima izmedju masovnih 
statističkih pojava i kreiranje matematičkih modela koji pomoću simbola opisuju ponašanje 
pojava u stvarnim uslovima funkcionisanja. 
            Prilikom istraživanja međusobnih veza dve promenljive primenjuju se metodi 

proste 

(linearne   i   krivolinijske)   regresione   i   korelacione   analize,   a   u   slučaju   posmatranja   više 
promenljivih, metodi  

višestruke  

(linearne i nelinearne) regresije i korelacije. Reč "prosta" 

znači samo to da su u pitanju dve pojave, a nikako da je analiza jednostavna. 
            Korelacija se može podeliti prema:

3

3

 

Dr Vesna Vrcelj-Kaćanski, Mr Slavica Dabetić, 

Statistika,

 BPŠ Beograd 2014.

Želiš da pročitaš svih 15 strana?

Prijavi se i preuzmi ceo dokument.

Ovaj materijal je namenjen za učenje i pripremu, ne za predaju.

Slični dokumenti