Учебная работа № 6777. «Курсовая Методы моделирования корреляционных связей
Учебная работа № 6777. «Курсовая Методы моделирования корреляционных связей
Содержание:
«Содержание:
Введение 3
1. Задание по курсовой работе 4
2. Подготовка исходных данных для выполнения курсовой работы 6
3. Определение простой средней арифметической 7
4. Динамические корреляционные модели 7
4.1. Динамические модели с линейной выравнивающей функцией 7
4.2. Метод расчленения исходных данных динамического ряда 8
4.3. Выравнивание методом наименьших квадратов (МНК) 9
4.4. Выравнивание методом наименьших квадратов с переносом начала координат в середину динамического ряда 10
4. 5. Трендовые модели с квадратичной выравнивающей функцией 12
4.6. Определение коэффициентов вариации динамических моделей 14
4.7. Интерполяция и экстраполяция (прогноз) по динамической модели 15
5. Корреляционные модели 16
5.1. Корреляционная модель производства продукции 16
5.2. Линейная корреляционная модель 16
5.3. Выравнивание квадратичной функцией 17
6. Коэффициент корреляции конкурирующих описаний 20
7. Использование модели в оптимизационной задаче 22
8. Получение моделей с использованием электронных таблиц Excel 22
9. Проверка правильности выполнения работы 28
10. Графики результатов расчета по полученным корреляционным моделям 29
Заключение 30
Список использованной литературы 32»
Форма заказа готовой работы
Выдержка из похожей работы
факторами и показателями может
прослеживаться во времени (параллельные
динамические ряды),Метод аналитических
группировок тоже относится к простейшим
методам, Чтобы выявить зависимость с
помощью этого метода, нужно произвести
группировку единиц совокупности по
факторному признаку и для каждой группы
вычислить среднее или относительное
значение результативного признака,
Сопоставляя затем изменения результативного
признака по мере изменения факторного
можно выявить направление, характер и
тесноту связи между ними,В общем виде задача
статистики в области изучения взаимосвязей
состоит не только в количественной
оценке их наличия, направления и силы
связи, но и в определении формы
(аналитического выражения) влияния
факторных признаков на результативный,
Для ее решения применяют методы
корреляционного и регрессионного
анализа,
Статистическое моделирование связи методом корреляционного и регрессионного анализа,Задачи корреляционного
анализасводятся к измерению тесноты
известной связи между варьирующими
признаками, определению неизвестных
причинных связей (причинный характер
которых должен быть выяснен с помощью
теоретического анализа) и оценки
факторов, оказывающих наибольшее влияние
на результативный признак,Задачами регрессионного
анализаявляются выбор типа модели
(формы связи), установление степени
влияния независимых переменных на
зависимую и определение расчётных
значений зависимой переменной (функции
регрессии),Решение всех названных
задач приводит к необходимости
комплексного использования этих методов,
Корреляционный и
регрессионный анализ,Исследование
связей в условиях массового наблюдения
и действия случайных факторов
осуществляется, как правило, с помощью
экономико-статистических моделей, В
широком смысле модель – это аналог,
условный образ (изображение, описание,
схема, чертёж и т,п,) какого-либо объекта,
процесса или события, приближенно
воссоздающий «оригинал», Модель
представляет собой логическое или
математическое описание компонентов
и функций, отображающих существенные
свойства моделируемого объекта или
процесса, даёт возможность установить
основные закономерности изменения
оригинала, В модели оперируют показателями,
исчисленными для качественно однородных
массовых явлений (совокупностей),
Выражение и модели в виде функциональных
уравнений используют для расчёта средних
значений моделируемого показателя по
набору заданных величин и для выявления
степени влияния на него отдельных
факторов,По количеству включаемых
факторов модели могут быть однофакторными
имногофакторными (два и более
факторов),В зависимости от
познавательной цели статистические
модели подразделяются на структурные,
динамическиеимодели связи
