при таком здоровье

при впадении реки — near the river's mouth*

это надо сделать при чём — this must be done in his presence

при Пушкине — in Pushkin's time

при Петре Первом, при Стюартах, при царе — under Peter the First, under the Stuarts, under the tsar

у него этого при себе нет — he has not got it by him

у него при себе все бумаги — he has got all the papers by him; all the documents are in his keeping

у него нет при себе денег — he has no money with / on him

при электричестве, свечах, дневном свете — by electric light, by candlelight, by daylight

корреляционный анализ (в экономике)
Ветвь математической статистики, изучающая взаимосвязи между изменяющимися величинами (корреляция — соотношение, от латинского слова correlatio). Взаимосвязь может быть полная (т.е. функциональная) и неполная, когда зависимость связанных величин искажена влиянием посторонних, дополнительных факторов. Примером функциональной связи служит выпуск и потребление продукции, когда она дефицитна: во сколько раз больше выпуск, во столько раз больше продажа (все распродается, ничего не остается в запасе). Примером корреляционной связи может служить соотношение стажа рабочих и их производительности труда. Известно, что в среднем производительность труда рабочих тем выше, чем больше их стаж. Однако бывает, и нередко, что молодой рабочий (из-за влияния таких дополнительных факторов, как образование, здоровье и т.д.) работает лучше пожилого. Чем больше влияние этих дополнительных факторов, тем менее тесна связь между стажем и выработкой, и наоборот. В таком случае коэффициент корреляции (см. Корреляция) между двумя величинами — стажем и производительностью — занимает промежуточное положение между нулем и единицей в зависимости от силы (тесноты) взаимосвязи. Именно такие взаимосвязи изучает К.а. Он может рассматривать и более сложные корреляционные связи — не между двумя переменными (это называется парной корреляцией), как в описанном случае, а между многими. Тогда имеют дело с множественной корреляцией. При изучении экономических явлений методами К.а. необходимо тщательно выявлять причинные зависимости, лежащие в основе корреляции наблюдаемых показателей. Отсутствие причинной связи между явлениями, хотя корреляционная связь между ними установлена, называется ложной корреляцией. Она часто встречается, например, при анализе временных рядов, когда параллельно снижаются или повышаются показатели, на самом деле совершенно не зависящие друг от друга. Рассматриваемые связи математически описываются корреляционными уравнениями (другое название — уравнение регрессии). Например, простейшим корреляционным уравнением связи между двумя переменными является уравнение прямой вида y=a+bx. При функциональной связи такая прямая точно соответствовала бы действительным значениям зависимой переменной. Если представить такую связь графически, то она проходила бы через все наблюдаемые точки y. При корреляции же соответствие, как указано, соблюдается лишь приблизительно, в общем, и точки наблюдений расположены не по прямой, а в виде «облачка», более или менее вытянутого в некотором направлении. Поэтому приходится специальными приемами находить ту линию, которая наилучшим образом отражает корреляционную зависимость, т.е. направление «облачка» (рис.К.1). Распространенный способ решения этой задачи — метод наименьших квадратов отклонений наблюдаемых значений y от значений, рассчитываемых по формуле корреляционного уравнения. Особенно широко применяется К.а. в теории производственных функций, в разработке разного рода нормативов на производстве, а также в анализе спроса и потребления. Рис. К.1 Корреляционные зависимости а — переменные x и y не коррелируют; б — слабая отрицательная корреляция; в — сильная положительная линейная корреляция
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• correlation analysis