Строим корреляционное поле для основного и попутного компонентов. По оси абсцисс откладываем содержание основного компонента, в данном случае Hg, а по оси ординат – содержание попутного, т.е. Sn.

Для предварительной оценки силы связи на корреляционном поле необходимо провести линии, соответствующие медианам значений основного и попутного компонентов, разделив ими поле на четыре квадрата.

Количественной мерой силы связи является коэффициент корреляции. Его приближённую оценку рассчитывают по формуле:

где n1 суммарное количество точек в I и III, n2 = суммарное количество точек в II и IV.

I = 4 II = 8 III = 7 IV = 5

Далее используя вычисленные компьютером исходные данные (Хср, Yср, дисперсии Dx, Dy, и их ковариацию cov(x,y)) вычисляем значение коэффициента корреляции r и параметры уравнений линейной регрессии попутного компонента по основному и основного компонента по попутному.

Вычисляем по следующим формулам:

Исходные данные:

cov (x, y) = 163,86

r = cov(x, y)/√Dx * Dy = 163,86/√157,27* 645,61= 0,51

b = cov(x, y)/Dx = 163,86/157,27= 1,04

a = Yср – b * Xср = 153,13– (-0.08) * 36,75= 150.19

d = cov(x, y)/ Dy = 163,86/645,61= 0.25

c = Хср – d * Yср = 36,75– (0.25) * 153,13= -1.5

y =150.19+1.04x x = -1.5+0.25y

Строим линии регрессии на корреляционном поле.

Этап 7. Проверка гипотезы о наличии корреляционной связи

Проверка гипотезы о наличии корреляционной связи основана на том, что для двумерной нормально распределённой случайной величины X, Y при отсутствии корреляции между х и y, коэффициент корреляции равен «0». Для проверки гипотезы об отсутствии корреляционной связи необходимо вычислить значение критерия:

t = r * √(N – 2)/√(1 – r2) = 0,51* √(24-2)/√(1 – (0,51) 2) = 2.65

Для наших значений t = 2.65

Табличное значение ttab = 2.02

Так как вычисленное значение t превышает табличное значение, то гипотеза об отсутствии корреляционной связи отвергается. Связь присутствует.

Этап 8. Построение линий эмпирической регрессии. Вычисление корреляционного отношения

Выборочные данные группируются в классы по значениям содержаний основного компонента, в данном случае Hg. Для этого весь интервал значений от минимального содержания основного полезного компонента до максимального содержания делится на 6 интервалов. Для каждого интервала:

Определяется количество значений, попавших в этот интервал n(i)

Считается количество значений содержаний попутного компонента соответствующих значениям основного(y(I,ср)) и делится это количество на n(i)

Таблица 3

Граница интервалов

На корреляционном поле строим линию эмпирической регрессии.

dобщ = √Dy = 25,4

dусл = /N = 66,14

Величина корреляционного отношения попутного компонента по основному r рассчитывается по формуле:

r = dусл/ dобщ = 66,14/25,4 = 2,6

Теоретическая часть

Для различия направленности влияния одного признака на другой введены понятия положительной и отрицательной связи.

Если с увеличением (уменьшением) одного признака в основном увеличиваются (уменьшаются) значения другого, то такая корреляционная связь называется прямой или положительной.

Если с увеличением (уменьшением) одного признака в основном уменьшаются (увеличиваются) значения другого, то такая корреляционная связь называется обратной или отрицательной.

Корреляционные поля и их использование в предварительном анализе корреляционной связи

При постановке вопроса о корреляционной зависимости между двумя статистическими признаками Х и У проводят эксперимент с параллельной регистрацией их значений.

Пример -
Будем называть корреляционным полем зону разброса таким образом полученных точек на графике. Визуально анализируя корреляционное поле на рисунке 8, можно заметить, что оно как бы вытянуто вдоль какой-либо прямой линии. Такая картина характерна для так называемой линейной корреляционной взаимосвязи между признаками. При этом можно в общем предположить, что с увеличением конечной скорости разбега увеличивается и длина прыжка, и наоборот. Т.е. между рассматриваемыми признаками наблюдается прямая (положительная) взаимосвязь.

Наряду с этим примером из множества других возможных корреляционных полей можно выделить следующие (рис.9-11):

На рисунке 9 тоже просматривается линейная взаимосвязь, но с увеличением значений одного признака, уменьшаются значения другого, и наоборот, т.е. связь обратная или отрицательная. Можно предположить, что на рисунке 11 точки корреляционного поля разбросаны около какой-то кривой линии. В таком случае говорят, что между признаками существует криволинейная корреляционная связь.

В отношении корреляционного поля, изображенного на рисунке 10, нельзя сказать, что точки располагаются вдоль какой-то прямой или кривой линии, оно имеет сферическую форму. В этом случае говорят, что признаки Х и Y не зависят друг от друга.

Кроме этого по корреляционному полю можно примерно судить о тесноте корреляционной связи, если эта связь существует. Здесь говорят: чем меньше точки разбросаны около воображаемой усредненной линии, тем теснее корреляционная связь между рассматриваемыми признаками.

Визуальный анализ корреляционных полей помогает разобраться в сущности корреляционной взаимосвязи, позволяет высказать предположение о наличии, направленности и тесноте связи. Но точно сказать, имеется связь между признаками или нет, линейная связь или криволинейная, тесная связь (достоверная) или слабая (недостоверная), с помощью этого метода нельзя. Наиболее точным методом выявления и оценки линейной взаимосвязи между признаками является метод определения различных корреляционных показателей по статистическим данным.

3. Коэффициенты корреляции и их свойства

Часто для определения достоверности взаимосвязи между двумя признаками(Х, У) используютнепараметрический (ранговый) коэффициент корреляции Спирмена и параметрический коэффициент корреляции Пирсона . Величина этих показателей корреляционной связи определяется по следующим формулам:

(1)

Где: dx - ранги статистических данных признака х;

dy - ранги статистических данных признака у.

(2)

Где: - статистические данные признака х,

Статистические данные признака у.

Эти коэффициенты обладают такими мощными признаками:

1. На основании коэффициентов корреляции можно судить только о прямолинейной корреляционной взаимосвязи между признаками. О криволинейной связи с их помощью ничего сказать нельзя.
2. Значения коэффициентов корреляции есть безразмерная величина, которая не может быть меньше -1 и больше +1, т.е.
3.
4. Если значения коэффициентов корреляции равны нулю, т.е. = 0 или = 0, то связь между признаками х, у отсутствует.
5. Если значения коэффициентов корреляции отрицательные, т.е. < 0 или < 0, то связь между признаками Х и Y обратная .
6. Если значения коэффициентов корреляции положительные, т.е. > 0 или y> 0 , то связь между признаками Х и Y прямая (положительная).
7. Если коэффициенты корреляции принимают значения +1 или -1, т.е. = ± 1 или = ± 1, то связь между признаками Х и Y линейная (функциональная) .
8. Только по величине коэффициентов корреляции нельзя судить о достоверности корреляционной связи между признаками. Эта достоверность еще зависит от числа степеней свободы.

Практическая часть.

Определите коэффициент корреляции между температурой тела и частотой пульса и дайте оценку выявленной взаимосвязи.

Регрессионный и корреляционный анализ – статистические методы исследования. Это наиболее распространенные способы показать зависимость какого-либо параметра от одной или нескольких независимых переменных.

Ниже на конкретных практических примерах рассмотрим эти два очень популярные в среде экономистов анализа. А также приведем пример получения результатов при их объединении.

Регрессионный анализ в Excel

Показывает влияние одних значений (самостоятельных, независимых) на зависимую переменную. К примеру, как зависит количество экономически активного населения от числа предприятий, величины заработной платы и др. параметров. Или: как влияют иностранные инвестиции, цены на энергоресурсы и др. на уровень ВВП.

Результат анализа позволяет выделять приоритеты. И основываясь на главных факторах, прогнозировать, планировать развитие приоритетных направлений, принимать управленческие решения.

Регрессия бывает:

• линейной (у = а + bx);
• параболической (y = a + bx + cx 2);
• экспоненциальной (y = a * exp(bx));
• степенной (y = a*x^b);
• гиперболической (y = b/x + a);
• логарифмической (y = b * 1n(x) + a);
• показательной (y = a * b^x).

Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии.

Задача. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты.

Модель линейной регрессии имеет следующий вид:

У = а 0 + а 1 х 1 +…+а к х к.

Где а – коэффициенты регрессии, х – влияющие переменные, к – число факторов.

В нашем примере в качестве У выступает показатель уволившихся работников. Влияющий фактор – заработная плата (х).

В Excel существуют встроенные функции, с помощью которых можно рассчитать параметры модели линейной регрессии. Но быстрее это сделает надстройка «Пакет анализа».

Активируем мощный аналитический инструмент:

После активации надстройка будет доступна на вкладке «Данные».

Теперь займемся непосредственно регрессионным анализом.

В первую очередь обращаем внимание на R-квадрат и коэффициенты.

R-квадрат – коэффициент детерминации. В нашем примере – 0,755, или 75,5%. Это означает, что расчетные параметры модели на 75,5% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Чем выше коэффициент детерминации, тем качественнее модель. Хорошо – выше 0,8. Плохо – меньше 0,5 (такой анализ вряд ли можно считать резонным). В нашем примере – «неплохо».

Коэффициент 64,1428 показывает, каким будет Y, если все переменные в рассматриваемой модели будут равны 0. То есть на значение анализируемого параметра влияют и другие факторы, не описанные в модели.

Коэффициент -0,16285 показывает весомость переменной Х на Y. То есть среднемесячная заработная плата в пределах данной модели влияет на количество уволившихся с весом -0,16285 (это небольшая степень влияния). Знак «-» указывает на отрицательное влияние: чем больше зарплата, тем меньше уволившихся. Что справедливо.



Корреляционный анализ в Excel

Корреляционный анализ помогает установить, есть ли между показателями в одной или двух выборках связь. Например, между временем работы станка и стоимостью ремонта, ценой техники и продолжительностью эксплуатации, ростом и весом детей и т.д.

Если связь имеется, то влечет ли увеличение одного параметра повышение (положительная корреляция) либо уменьшение (отрицательная) другого. Корреляционный анализ помогает аналитику определиться, можно ли по величине одного показателя предсказать возможное значение другого.

Коэффициент корреляции обозначается r. Варьируется в пределах от +1 до -1. Классификация корреляционных связей для разных сфер будет отличаться. При значении коэффициента 0 линейной зависимости между выборками не существует.

Рассмотрим, как с помощью средств Excel найти коэффициент корреляции.

Для нахождения парных коэффициентов применяется функция КОРРЕЛ.

Задача: Определить, есть ли взаимосвязь между временем работы токарного станка и стоимостью его обслуживания.

Ставим курсор в любую ячейку и нажимаем кнопку fx.

1. В категории «Статистические» выбираем функцию КОРРЕЛ.
2. Аргумент «Массив 1» - первый диапазон значений – время работы станка: А2:А14.
3. Аргумент «Массив 2» - второй диапазон значений – стоимость ремонта: В2:В14. Жмем ОК.

Чтобы определить тип связи, нужно посмотреть абсолютное число коэффициента (для каждой сферы деятельности есть своя шкала).

Для корреляционного анализа нескольких параметров (более 2) удобнее применять «Анализ данных» (надстройка «Пакет анализа»). В списке нужно выбрать корреляцию и обозначить массив. Все.

Полученные коэффициенты отобразятся в корреляционной матрице. Наподобие такой:

Корреляционно-регрессионный анализ

На практике эти две методики часто применяются вместе.

Пример:

Теперь стали видны и данные регрессионного анализа.

Системное решение проблем Лапыгин Юрий Николаевич

7.3. Поле корреляции

7.3. Поле корреляции

Логика – смирительная рубашка фантазии.

Хельмар Нар

Для установления связей между двумя переменными обычно строят графики.

Если обе переменные изменяются синхронно, это может означать, что между ними существуют связи и они влияют друг на друга. Примером может служить динамика роста доли заработной платы в структуре себестоимости продукции и динамика производительности труда. Наблюдения показывают, что при росте первой переменной растет и вторая.

Хотя следует иметь в виду, что даже если и имеется некоторая степень синхронности изменения переменных, то это еще не означает безусловного наличия между ними причинно-следственной связи (возможно, есть третья переменная, которая вызывает такой эффект).

Примеры корреляционных полей приведены на рис. 7.2.

Описание построения графика представлено ниже.

1. Выбирают для анализа две переменные: одну независимую, другую – зависимую.

2. Для каждого значения независимой переменной измеряют соответствующее значение зависимой. Эти два значения образуют пару данных, которые наносят точкой на график. Обычно следует брать не менее 30 точек, но для построения осмысленного графика число точек должно быть не менее 100.

3. Значение независимой переменной, характеризующей ожидаемую причину, откладывают по оси х , а значение зависимой, характеризующей проблему, – по оси у .

4. Полученные пары данных наносят точками на график и анализируют полученный результат. Если корреляция на схеме не проявляется, то можно попробовать построить график в логарифмическом масштабе.

Из книги Маркетинговые войны автора Райс Эл

Из книги Рекламный текст. Методика составления и оформления автора Бердышев Сергей Николаевич

5.2. Ономастическое поле А.В. Суперанская, Н.В. Подольская и другие лингвисты склонны выделять следующие классы называемых объектов и соответствующие им ономастические разряды, значимые для нейминга и коммерции в целом: наименования документов и законов – документонимы,

Из книги Этим надо воспользоваться автора Словцова Ирина

Один в поле не воин? Несколько лет я работала в районной прессе и писала о проблемах местного самоуправления. Должна сказать, что чиновничий аппарат настолько структурирован, выстроен по иерархической схеме, пронизывает все сферы нашей жизни, что одному человеку (даже

Из книги Моя жизнь в рекламе автора Хопкинс Клод

Из книги iПрезентация. Уроки убеждения от лидера Apple Стива Джобса автора Галло Кармин

«Поле искривления реальности» Скалли был свидетелем того, что вице-президент Apple Бад Триббл однажды описал как «поле искривления реальности» - способность убедить любого практически в чем угодно. Многие люди не могут противостоять этому магнетическому притяжению и

Из книги Выставочный менеджмент: стратегии управления и маркетинговые коммуникации автора Филоненко Игорь

9. Паблик рилейшнз на выставочном поле 9.1. Цели, задачи, инструменты общественных связей на выставочном поле В широком смысле паблик рилейшнз (далее - PR) определяют как «планируемые и осуществляемые усилия, направленные на установление и поддержание доброжелательных

Из книги Вдохновляющий менеджер автора Лири-Джойс Джудит

«Поле чудес» Мне лично кажется, что это отличная перспектива: о лучшем и мечтать не приходится. Собственно, именно поэтому я и написала эту книгу. Вы смотрели фильм «Поле чудес» («Field of Dreams»)? Там герой Кевина Костнера решает построить на своей кукурузной плантации

Из книги Рекламное агентство: с чего начать, как преуспеть автора Голованов Василий Анатольевич

«В поле!» В данной главе мы рассмотрим все основные вопросы, касающиеся основного этапа работы по проведению переговоров и заключению договоров на те услуги, которые вы собираетесь продавать.Все предприниматели в 80 % случаев легкодоступны для переговоров – знаю из

Из книги Apple. Феномен веры автора Васильев Юрий Николаевич

Поле измененной реальности Один из главных разработчиков первого Мака Энди Херцвильд сказал о Стиве Джобсе следующее: «Поле искажения реальности было поразительной смесью харизматического ораторского стиля, упрямства и желания вывернуть любой факт так, чтобы он

Из книги Этикет. Полный свод правил светского и делового общения. Как вести себя в привычных и нестандартных ситуациях автора Белоусова Татьяна

Из книги Что не убило компанию LEGO, а сделало ее сильнее. Кирпичик за кирпичиком автора Брин Билл

Из книги Три круга лидерства автора Сударкин Александр

Один в поле не воин. Подключаем к работе HR-специалиста Какое-то время назад, в середине 2000-х, на форумах менеджеров по персоналу активно обсуждалась тема «HR как стратегический партнер руководителя». Споры сменялись временными консенсусами, приглашенные выступить

Из книги Запуск! Быстрый старт для вашего бизнеса автора Уокер Джефф

Из книги Большая книга директора магазина 2.0. Новые технологии автора Крок Гульфира

Из книги Обнимите своих клиентов. Практика выдающегося обслуживания автора Митчелл Джек

Из книги Методические указания по организации работы епархиальной пресс-службы автора Е Жуковская Е

Наглядным изображением корреляционной таблицы служит корреляционное поле. Оно представляет собой график, где на оси абсцисс откладываются значения X, по оси ординат – Y, а точками показываются сочетания X и Y. По расположению точек можно судить о наличии связи.

Использование графического метода.

Этот метод применяют для наглядного изображения формы связи между изучаемыми экономическими показателями. Для этого в прямоугольной системе координат строят график, по оси ординат откладывают индивидуальные значения результативного признака Y, а по оси абсцисс - индивидуальные значения факторного признака X.

Совокупность точек результативного и факторного признаков называется полем корреляции.

На основании поля корреляции можно выдвинуть гипотезу (для генеральной совокупности) о том, что связь между всеми возможными значениями X и Y носит линейный характер.

Линейное уравнение регрессии имеет вид y = bx + a + ε

Здесь ε - случайная ошибка (отклонение, возмущение).

Причины существования случайной ошибки:

1. Невключение в регрессионную модель значимых объясняющих переменных;

2. Агрегирование переменных. Например, функция суммарного потребления – это попытка общего выражения совокупности решений отдельных индивидов о расходах. Это лишь аппроксимация отдельных соотношений, которые имеют разные параметры.

3. Неправильное описание структуры модели;

4. Неправильная функциональная спецификация;

21. Корреляционно-регрессионный анализ.

Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты и направления связи и установление аналити­ческого выражения (формы) связи (регрессионный анализ).

Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака (У) от факторных (х1, х2, …, хk).

Уравнение регрессии, или статистическая модель связи социально-эко­номических явлений, выражается функцией:

Yx = f(х1, х2, …, хn),

где “n” – число факторов, включенных в модель;

Хi – факторы, влияющие на результат У.

Этапы корреляционно-регрессионного анализа:

Предварительный (априорный) анализ. Он дает неплохие результаты если проводится достаточно квалифицированным исследователем.

Сбор информации и ее первичная обработка.

Построение модели (уравнения регрессии). Как правило эту процедуру выполняют на ПК используя стандартные программы.

Оценка тесноты связей признаков, оценка уравнения регрессии и анализ модели.

Прогнозирование развития анализируемой системы по уравнению регрессии.

На первом этапе формулируется задача исследования, определяется методика измерения показателей или сбора информации, определяется число факторов, исключаются дублирующие факторы или связанные в жестко-детерминированную систему.

На втором этапе анализируется объем единиц: совокупность должна быть достаточно большой по числу единиц и наблюдений (N>>50), число факторов “n” должно соответствовать количеству наблюдений “N”. Данные должны быть количественно и качественно однородны.

На третьем этапе определяется форма связи и тип аналитической функции (парабола, гипербола, прямая) и находятся ее параметры.

На четвертом этапе оценивается достоверность всех характеристик корреляционной связи и уравнения регрессии используя критерий достоверности Фишера или Стьюдента, производится экономико-технологический анализ параметров.

На пятом этапе осуществляется прогноз возможных значений результата по лучшим значениям факторных признаков, включенных в модель. Здесь выбираются наилучшие и наихудшие значения факторов и результата.

22. Виды уравнений регрессии.

Для количественного описания взаимосвязей между экономическими переменными в статистике используют методы регрессии и корреляции.

Регрессия - величина, выражающая зависимость среднего значения случайной величины у от значений случайной величины х.

Уравнение регрессии выражает среднюю величину одного признака как функцию другого.

Функция регрессии - это модель вида у = л», где у - зависимая переменная (результативный признак); х - независимая, или объясняющая, переменная (признак-фактор).

Линия регрессии - график функции у = f (x).

2 типа взаимосвязей между х и у:

1) может быть неизвестно, какая из двух переменных является независимой, а какая - зависимой, переменные равноправны, это взаимосвязь корреляционного типа;

2) если х и у неравноправны и одна из них рассматривается как объясняющая (независимая) переменная, а другая - как зависимая, то это взаимосвязь регрессионного типа.

Виды регрессий:

1) гиперболическая - регрессия равносторонней гиперболы: у = а + b / х + Е;

2) линейная - регрессия, применяемая в статистике в виде четкой экономической интерпретации ее параметров: у = а+b*х+Е;

3) логарифмически линейная - регрессия вида: In у = In а + b * In x + In E

4) множественная - регрессия между переменными у и х1 , х2 ...xm, т. е. модель вида: у = f(х1 , х2 ...xm)+E, где у - зависимая переменная (результативный признак), х1 , х2 ...xm - независимые, объясняющие переменные (признаки-факторы), Е- возмущение или стохастическая переменная, включающая влияние неучтенных факторов в модели;

5) нелинейная - регрессия, нелинейная относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейная по оцениваемым параметрам; или регрессия, нелинейная по оцениваемым параметрам.

6) обратная - регрессия, приводимая к линейному виду, реализованная в стандартных пакетах прикладных программ вида: у = 1/a + b*х+Е;

парная - регрессия между двумя переменными у и x, т. е, модель вида: у = f (x) + Е, где у -зависимая переменная (результативный признак), x – независимая, объясняющая переменная (признак - фактор), Е - возмущение, или стохастическая переменная, включающая влияние неучтенных факторов в модели.

Ряды динамики и их виды

Динамический ряд всегда состоит из 2 элементов: 1) момент времени или временной период, по отношению к которому приводятся статистические данные, 2)статистического показателя, который называется уровнем динамического ряда.

В зависимости от содержания временного показателя, ряды динамики бывают моментные или интервальные

В зависимости от вида статистического показателя, динамические ряды подразделяются на ряды абсолютных, относительных и средних величин

Абсолютные показывают точные значения

Относительные показывают изменение удельных весов показателя в общей совокупности

Средние величины содержат об изменении во времени показателя, являющимся средним уровнем явления

Показатели ряда динамики. Средний уровень ряда динамики.

Показатели: 1)средний уровень дин.ряда, 2)абс.приросты, цепные и базисные, ср.абс.прирост, 3)тымпы роста и прироста, цепные и базисные, ср.темп роста и прироста, 4)fmcjk.nystзначения 1% прироста

Средние показатели динамики

Обобщённые характеристики ряда динамики, с их помощью сравнивают интенсивность развития явления по отношению к разным объектам, например по странам, отраслям, предприятиям

Средний уровень в мом.времени уи. Методика расчета среднего уровня зависит от вида ряда(моментальный/интервальный)(с равными/разными интервалами). Если дан интервальныя ряд динамики абсолютных или средних вельчин с равными промежутками времени, то для расчета среднего уровня применяются формула для расчета средней простой. Если промежутки времени интервального ряда неравные, то средний уровень находят по средней арифметической взвешенной. Уср=сммУи*Ти/сммТи

25. Абсолютный прирост (дельта и) – это разность между двумя уровнями динамического ряда, которая пока­зывает, насколько данный уровень ряда превышает уровень, принятый за базу сравнения. Дельта и=Уи-У0

Дельта и=Уи-Уи-1

Абсолютное ускорение - разность между абсолютным приростом за данный период и абсолютным приростом за предыдущий период одинаковой дли­тельности: Дельта и с чертой=дельта и- дельта и-1. Абсолютное ускорение показывает, насколько увеличилась (уменьшилась) скорость изменения показателя. Показатель ускорения применяется для цепных абсолютных приростов. Отрицательная величина ускорения говорит о замедлении роста или об ускорении снижения уровней ряда.

Показатели относительного изменения уровней ряда динамики.

Коэффициент роста (темп роста) - это отношение двух сравниваемых уровней, которое показывает, во сколько раз данный уровень превышает уровень базисного периода. Отражает интенсивность изменения уровней ряда динамики и показывает, во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а в случае уменьшения - какую часть базисного уровня составляет сравниваемый уровень.

Формула расчета коэффициента роста: при сравнении с постоянной базой : K i .=y i /y 0 , при сравнении с переменной базой : K i .=y i /y i -1 .

Темп роста - это коэффициент роста, выраженный в процентах:

T р = К 100 %.

Темпы роста для любых рядов динамики являются интервальными показателями, т.е. характеризуют тот или иной промежуток (интервал) времени.

Темп прироста - относительная величина прироста, т. е. отношение абсолютного прироста к предыдущему или базисному уровню. Характеризует, на сколько процентов уровень данного периода больше (или меньше) базисного уровня.

Темп прироста - отношение абсолютного прироста к уровню, принятому за базу сравнения:

Тпр=Уи-У0/У0*100%

Темп прироста - разность между темпом роста (в процентах) и 100,