基本的な統計手法は、人間の生活のあらゆる分野で長い間使用されてきました。 ただし、統計は経済にとって最も重要な役割を果たします。 実際、企業の社会経済的関係を規制するのはこの科学部門であり、膨大な量の情報の分析と処理に従事しています。
多くの場合、経済学の研究では、経済におけるプロセスのレベルとダイナミクスを決定する要因を特定することで、特定の問題の解決策を見つけます。 この問題は、多くの場合、相関分析と回帰分析によって解決されます。 分析の信頼性を実現するには、特定の関係を特定するだけでなく、これらの指標を定量的に評価する必要があります。
相関回帰分析は、相関の存在と強さに関する統計の仮説をテストするなどの問題を解決します。 経済のプロセスに影響を与える十分な数の要因は確率変数ではありません。 ランダム変数と非ランダム変数の間の関係の側面で経済現象を分析するための前提条件として機能するのはこの事実です。 これらの関係は回帰と呼ばれ、したがって、それらを研究する統計的方法は回帰分析です。
コンピュータ技術の絶え間ない発展により、コンピュータ技術の使用は統計計算でますます使用されています。 したがって、統計情報を処理するために特定のコンピュータープログラムを使用すると、相関分析と回帰分析を使用して、さまざまな指標の関係を調査するという問題をすばやく解決できます。
したがって、相関回帰分析（例を挙げることができます）は、為替レートデータの処理におけるMicrosoft Excelの助けを借りてその使用を明確に示しています。
Microsoft Excelパッケージ自体を使用すると、特別なデータ分析ツールセットを使用して、複雑な統計およびエンジニアリングの問題を解決できます。 Excelの相関回帰分析は、入力データの必須表示と初期パラメーターの選択を使用して実行されます。 分析自体は統計マクロ機能を使用して実行され（エンジニアリング機能を使用できます）、結果はユーザーが設定できる出力範囲に配置されます。 他のプログラムツールを使用すると、結果をグラフィック形式で取得できます。
アナリストは、グラフィックイメージを使用して、統計を視覚的に確認できます。 このモードは、結果の認識とその理解を非常に容易にします。
したがって、たとえば、テーブルの統計をコンパイルするときに、エラーや不正確さを検出することが難しい場合があります。 データのグラフの形式で表示すると、偏差や異常、データの急激な増加または減少をすばやく簡単に検出できますが、テーブルに負の値があると、そのような負の点を示すものはありません。
相関は、Microsoft Excelパッケージのツールの1つです。 複数のデータセットの関係を定量化するために使用できます。 相関分析を使用すると、データセットの大きさの関係を確立できます。 したがって、そのような概念が存在します。「正の」相関（1つのデータ配列の大きな値が別の配列の同じ大きな値に関連付けられている）、「負の」相関（1つのデータ配列の小さな値が別の配列の同じ値に関連付けられている）およびゼロの相関（データ2つのアレイは相互接続されていません）。 Microsoft Excelの回帰分析は、最小二乗法などの統計的手法を使用したプロットで構成されます。
したがって、相関および回帰分析は、最新のコンピューター技術を使用して実行するのがはるかに簡単で、最短の時間で目的の結果を得ることができます。
