Os métodos estatísticos básicos são utilizados há muito tempo em todas as áreas da vida humana. No entanto, as estatísticas desempenham o papel mais importante para a economia. De fato, é esse ramo científico que regula as relações socioeconômicas das entidades empresariais, que se dedica à análise e processamento de uma enorme quantidade de informações.
Muitas vezes, em estudos econômicos, encontram uma solução para um problema específico na identificação de fatores que determinam o nível e a dinâmica do processo na economia. Esse problema geralmente é resolvido por análise de correlação e regressão. Para alcançar a confiabilidade da análise, é necessário não apenas identificar certas relações, mas também fornecer uma avaliação quantitativa desses indicadores.
A análise de correlação-regressão resolve um problema como testar a hipótese da estatística sobre a presença e a força da correlação. Um número suficiente de fatores que influenciam os processos na economia não são variáveis aleatórias. É esse fato que serve como pré-requisito para a análise de fenômenos econômicos no aspecto da relação entre variáveis aleatórias e não aleatórias. Essas relações são chamadas de regressão e, consequentemente, o método estatístico que as estuda é a análise de regressão.
Devido ao constante desenvolvimento da tecnologia da computação, o uso da tecnologia da computação é cada vez mais utilizado nos cálculos estatísticos. Portanto, o uso de certos programas de computador para processar informações estatísticas permite resolver rapidamente o problema de estudar o relacionamento de vários indicadores usando análise de correlação e regressão.
Portanto, a análise de correlação-regressão (um exemplo pode ser dado) demonstra claramente seu uso com a ajuda do Microsoft Excel no processamento de dados de taxas de câmbio.
O próprio pacote Microsoft Excel permite que você resolva problemas estatísticos e de engenharia complexos usando um conjunto especial de ferramentas de análise de dados. A análise de correlação-regressão no Excel é realizada com a indicação obrigatória dos dados de entrada e a escolha dos parâmetros iniciais. A análise em si é realizada usando a função macro estatística (é possível usar uma função de engenharia), o resultado é colocado na faixa de saída, que pode ser definida pelo usuário. Se você usar outras ferramentas do programa, poderá obter o resultado em forma gráfica.
Usando uma imagem gráfica, o analista pode visualizar visualmente as estatísticas. Este modo facilita muito a percepção dos resultados e sua compreensão.
Assim, por exemplo, ao compilar estatísticas em uma tabela, às vezes é difícil detectar erros ou imprecisões. A apresentação na forma de um gráfico de dados permite detectar rápida e facilmente desvios e anomalias, um aumento ou diminuição acentuado dos dados, embora nada negativo na tabela preveja esses pontos negativos.
A correlação é uma das ferramentas do pacote Microsoft Excel. Pode ser usado para quantificar o relacionamento de vários conjuntos de dados. A análise de correlação permite estabelecer a relação dos conjuntos de dados em magnitude. Portanto, existem conceitos: correlação “positiva” (grandes valores de uma matriz de dados estão associados aos mesmos valores grandes de outra matriz), correlação “negativa” (pequenos valores de uma matriz de dados estão associados aos mesmos valores de outra matriz) e correlação zero (dados duas matrizes não estão interconectadas). A análise de regressão no Microsoft Excel consiste em plotagem usando um método estatístico, como mínimos quadrados.
Assim, a análise de correlação e regressão é muito mais fácil de ser realizada usando modernas tecnologias de computador, permitindo obter o resultado desejado no menor tempo possível.
