Лукьянова Статистика: Корреляционно-регрессионный анализ статистических связей на персональном компьютере: Методические указания к практическим занятиям для студентов всех форм обучения специальности «Менеджмент» Калинингр. Ун-т; Калининград, 1999. АННОТАЦИЯ Методические указания разработаны в соответствии с учебным планом специальности «Менеджмент»; содержат основные теоретические положения корреляционно-регрессионного анализа, общие рекомендации по автоматизированному решению соответствующих задач, вопросы для самопроверки, список рекомендуемой литературы. Учебное пособие является электронной версией книги: Статистика: Корреляционно-регрессионный анализ статистических связей на персональном компьютере: Методические указания к практическим занятиям для студентов всех форм обучения специальности «Менеджмент» / Калинингр. Калининград, 1999. ОГЛАВЛЕНИЕ Введение 1.

• Программа Для Фотошопа
• Программы Для Корреляционно-регрессионного Анализа
• Программа Для Обновления Windows 10

Программа Для Фотошопа

Значение методик корреляционного и регрессионного анализа для статистики. Решение задач корреляционно-регрессионного анализа статистических связей. Для просмотра книги в формате PDF требуется программа Adobe. Программы саморазвития. Бесплатные и платные тренинги по развитию навыков скорочтения, устного счета, креативного мышления, ораторского мастерства, памяти и других умственных навыков Подробнее. Домашняя школа. * Полное среднее образование дистанционно * Все предметы школьной программы * Первая неделя занятий бесплатно Подробнее. Целью корреляционного анализа является выявление оценки силы связи между случайными величинами (признаками), которые характеризует некоторый реальный процесс. Существенные в данном аспекте факторы используют далее в регрессионном анализе. В) Обнаружение неизвестных причинных связей. Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. Регрессионный и корреляционный анализ – статистические методы исследования. После нажатия ОК, программа отобразит расчеты на новом листе.

Краткий обзор статистических программных продуктов 2. Основные теоретические положения корреляционно-регрессионного анализа статистических связей 2.1. Парная корреляция и регрессия 2.2. Множественная корреляция и регрессия 3. Решение задач корреляционно-регрессионного анализа статистических связей признаков на персональном компьютере в среде пакета STATISTICA 3.1.

Общие сведения об интегрированном статистическом пакете общего назначения STATISTICA 3.2. Пример решения задачи 3.3.

Порядок выполнения индивидуального задания 4. Вопросы для самопроверки Список рекомендуемой литературы Приложение 1. Таблица значений F-критерия Фишера Приложение 2. Значения t-критерия Стьюдента Введение В условиях рыночной конкуренции процесс подготовки и принятия решений менеджерами компаний должен включать тщательный анализ имеющихся данных, базирующийся на методах математической статистики. В этой связи существенную помощь в получении необходимой информации могут оказать современные информационные технологии интеллектуального и статистического анализа данных. Оценка кредитных и страховых рисков, прогнозирование тенденций на финансовых рынках, оценка объектов недвижимости, построение профилей потенциальных покупателей определенного товара, анализ продуктовой корзины - вот далеко не полный перечень задач, успешно решаемых с помощью систем интеллектуального и статистического анализа данных.

Системы интеллектуального анализа предназначены для автоматизированного поиска ранее неизвестных закономерностей в имеющихся в распоряжении менеджера данных с последующим использованием полученной информации для подготовки решений. Помимо статистических методов базовыми инструментами анализа в таких системах являются нейронные сети, деревья решений и индукция правил.

Однако несмотря на то, что в последние годы рынок программных продуктов этого типа активно развивается, они все еще недоступны по цене предприятиям среднего и малого бизнеса. В то же время компаниям такого размера, как правило, не требуется столь мощный аналитический инструментарий, предлагаемый этими системами. Более доступными средствами анализа данных на сегодняшний день являются статистические программные продукты (СПП). В мировой практике компьютерные системы статистического анализа и обработки данных широко применяются как в исследовательской работе в области экономики, так и в практической деятельности аналитических, маркетинговых и плановых отделов банков, страховых компаний, производственных и торговых фирм.

Собурь пожарная безопасность электроустановок. Биболетова 11 класс учебник онлайн читать. В последние годы заметно возрос спрос на СПП и в нашей стране. СПП позволяют решить широкий спектр задач «разведочного» анализа данных, статистического исследования зависимостей, планирования экспериментов, анализа временных рядов, анализа данных нечисловой природы и т.д. Настоящие методические разработки посвящены вопросам корреляционно-регрессионного анализа статистических связей с использованием одного из самых популярных в России статистических программных продуктов - пакета STATISTICA, функционирующего в среде Windows. Электронная версия книги:. Для просмотра книги в формате PDF требуется программа Adobe Acrobat Reader, новую версию которой можно бесплатно скачать с сайта компании Adobe.

Любой - явлении природы и общества не может быть осознанным и понятным без обоснования его связей с другими явлениями. Чтобы познать сущность явлений, необходимо раскрыть их взаимоотношения, коли сно определить влияние тех или иных объективных и субъективных факторев. Влияние этих факторов на уровень экономических показателей в сельском хозяйстве до недавнего времени определялся в основном с помощью метода статистических группировок (этот метод будет рассмотрен в темах за агальнои теории статистики). Соотношение признаков, выявленных в результате статистических группировок, отличаются от соотношений, которые имеют место при функциональных связях, когда каждому значению арг умента соответствует определенное значение функции. Метод статистических группировок позволяет установить только наличие связи между явлениями, не определяя при этом его сравнительные количественные параметры. Через ц е наряду с методом группам, которые играют важную роль в экономических исследованиях, для решения подобных вопросов необходимо применять и другие методы, в частности, метод корреляции.

Термин'корел яция'впервые применил. ЖКювье в работе'Лекции. Сравнительное анатомии'(1800-1805 pp). Начальные математические построения метода корреляции были даны избрал в 1846 г ('корреляция'- от латинского'cor relation'отношения, что означает соотношение, соответствие предметов или понятийіввідношення, відповідність предметів або понять).

Корреляции называется неполный связь между изучаемыми явлениями. Это такая зависимость, когда любой - либо значению одной переменной может соответствовать несколько различных значений другой переменной. Она мульт ражаем закон множества причин и последствий и является свободной неполной зависимостьтю. В исследованиях важно изучать не столько мере корреляции, сколько форму ее и характер изменения одного признака в зависимости от изменения другой. Эти задачи решаются методами регрессионного анализа. Первые спро оби применения этого метода в экономике были сделаны в конце XIX и в начале XX века). России - работы. Мультфильмы про барби.

Западе - работы. Корреляционный анализ является своего рода логическим продолжением (развитием) метода статистических группировок, его углублением. Он помогает решить целый ряд новых задач в экономическом анализе расчеты а основе корреляционных моделей повышают степень точности анализа, часто выявляют недостатки предварительного анализа. Преимущество этого метода состоит также и в том, что он дает возможность решать за дачи, которые нельзя решить с помощью других методов экономического анализа - как, например, главу влиянию многих факторов, действующих взаимосвязаны и взаимообусловленыено. Использование метода корреляции и регрессии позволяет решить следующие основные задачи: 1) установить характер и тесноту связи между изучаемыми явлениями, 2) определить и количественно измерить степень влияния в отдельных факторов и их комплекса на уровень изучаемого явления; 3) на основании фактических данных модели зависимости экономических показателей от различных факторов рассчитывать количественные изменения анализованог в явления при прогнозировании показателей и давать объективную оценку деятельности предпри. Известно, что существует два типа зависимости явлений: функциональный и корреляционный.

Программы Для Корреляционно-регрессионного Анализа

При функциональной связи изменение одного признака или показателя на определенную величину влечет за собой изменения второго признака или показателя ика на четко определенную величину. Такого рода зависимость в ее чистом виде встречается в математике, физике, химииії. При корреляционной зависимости каком - либо значению одной переменной может соответствовать несколько или даже множество разнообразных, т.е. Варьирующих значений другой переменной Главное отличие корреляционной зависимости от функциональной заключается в том, что функциональная связь имеет место в каждом отдельном случае наблюдения, а корреляционный проявляется так же только в в среднем или в целом для всей данной совокупности наблюдений и является неточным в отношении отдельных наблюде. Корреляционная связь величин состоит в том, что при задании одной из них устанавливается не одно точное значение, а вероятности различных значений другой. Таким образом, зависимость проявляется не между сам мими величинами, а между каждой из них и соответствующим математическим ожиданием иногої. Изучение взаимосвязей корреляционного типа имеет существенное значение особенно при анализе явлений, которые складываются под воздействием большого количества определенных условиях По своим математическими особенностями корреляционные зависимости могут быть положительными и отрицательными, прямолинейными и криволинейными, простыми и множественными Когда определяется связь между двумя признаками, корреляция называется простой, если же явление рассматривается как результат воздействия нескольких факторов - множественной.

По форме корреляционная зависимость бывает прямол линейной и криволинейной, по направлению-прямой (положительной) и обратной (отрицательной). Необходимо подчеркнуть две особенности, присущие корреляционном анализа: 1) при использовании корреляционного метода решающее значение имеет всестороннее, экономически осознанный предварительный анализ данных хозяйственной деятельности. Вопрос выбора формы связи и математического уравнения можно решить на основе количественного социально - экономического анализа изучаемых явлений, используя при этом такие методы статистического ана. Ализе, как графический, статистические группировки, дисперсионный анализ и др. При прямолинейном связи увеличение факторного признака (х) вызывает несомненное увеличение (или уменьшение) результативного признака (у) в среднем на определенную величину Полную характеристику линейной связи можно получить, пользуясь критерием линейной корреляционной зависимости акад. ВСНемчинова 3.

Программа Для Обновления Windows 10

Этот критерий представляет такую??схему: 1) у х = у - х = полное отсутствие линейной корреляционной связи; 2) у х у у o х - прямая связь между признаками; 3) у х у - х - обратная связь между признаками; 4) ух - у - х = ау-ах - полная линейная функциональная зависимость В случае, когда в корреляционном анализе используют групповые средние, характер связи между признаками определяют по изменению последних. Более или менее правильная систематическое изменение их от группы к группе сви идчить о наличии прямолинейной зависимостиі. Показателем тесноты связи является линейный коэффициент корреляции, величина которого определяется по формуле: = ху - х - у Преобразование этой формулы приводит к виду: х. Коэффициент корреляции колеблется в пределах от 0 ± 1.