Вход

Методы, основанные на многофакторном корреляционно-регрессионном анализе

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Реферат*
Код 553496
Дата создания 2020
Страниц 15
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 4 июня в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
610руб.
КУПИТЬ

Содержание

ВВЕДЕНИЕ 3
1. Сущность многофакторного корреляционно-регрессионного анализа 5
2. Методы многофакторного корреляционно-регрессионного анализа 9
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 13
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 15

Введение

Актуальность темы в том, что в наше время математико-статистические исследования становятся необходимым инструментом для получения более глубоких и полноценных знаний о механизме изучаемых явлений. Существующие между явлениями формы и виды связей весьма разнообразны по своей классификации, но предметом статистики являются только такие из них, которые имеют количественный характер и изучаются с помощью количественных методом.
В статистике и экономике применяются самые разнообразные виды и объекты анализа. Статистические методы анализа направлены на изучение повторяющихся процессов, для того чтобы составить длительные прогнозы поведения экономических явлений. Например, для того чтобы проанализировать социально-экономическое развитие территории, необходимо изучить показатели уровня жизни населения. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ в статистике позволяет создать уравнение регрессии и определить коэффициенты корреляции, демонстрирующие взаимосвязь между уровнем жизни и развитием территории. Уровень жизни определяется доходами, а основной источник доходов – зарплата. В таком случае фактором выступает уровень зарплаты, а результатом - численность населения с невысокими доходами.
Степень изученности. В разработке данной темы были использованы работы таких авторов как: Болдин А. П., Кузнецов И. Н., Кожухар В. М., Шкляр М. Ф., Анисимов Г. М., Кононюк А. Е., Войшвилло Е. К., Светлов В. А., Гусев Д. А., Афанасьева О. В., Малыхина Г. И., Лобастов Г. В., Ивин А. А., Попов Ю. П. и др.
Целью данной работы является изучение методов, основанных на многофакторном корреляционно-регрессионном анализе, исходя из поставленной цели, были определены следующие задачи:
- Рассмотреть сущность многофакторного корреляционно-регрессионного анализа;
- Исследовать методы многофакторного корреляционно-регрессионного анализа.
Структура данной работы состоит из: введения, 2 глав, заключения и списка используемой литературы.

Фрагмент работы для ознакомления

По всей работе ссылки или подстрочные или в квадратных скобках (в разных работах по разному)
Работа прошла проверку по системе ЕТХТ, но пройдет и по системе -antiplagiat.ru, -Антиплагиат ВУЗ- (http://rane.antiplagiat.ru/ и др. тому подобные), -ЕТХТ (и документом и текстом), Руконтекст, проходит и польский СТРАЙК и plagiat.pl, новую систему СКОЛКОВО (самая последняя версия АП ВУЗ)

Список литературы

1. Анисимов Г. М. Основы научных исследований лесных машин / Г. М. Анисимов, А. М. Кочнев. М.: Лань, 2018. 528 с.
2. Асмус В. Ф. Логика / В. Ф. Асмус. - М.: Либроком, 2018. - 392 с
3. Афанасьева О. В. Логика / О. В. Афанасьева. - М.: Проспект, 2017. - 272 с.
4. Болдин А. П. Основы научных исследований / А. П. Болдин, В. А. Максимов. М.: Академия, 2017. 336 с.
5. Войшвилло Е. К. Логика / Е. К. Войшвилло, М. Г. Дегтярев. - М.: Владос, 2018. - 528 с.
6. Гусев Д. А. Логика / Д. А. Гусев. - М.: МПСИ, 2018. - 376 с.
7. Ивин А. А. Логика / А. А. Ивин. - М.: Юрайт, 2017. - 400 с.
8. Кожухар В. М. Основы научных исследований / В. М. Кожухар. М.: Дашков и Ко, 2017. 216 с.
9. Кононюк А. Е. Основы научных исследований. Общая теория эксперимента. Книга 3 / А. Е. Кононюк. М.: Освита Украины, 2017. 470 с.
10. Кузнецов И. Н. Основы научных исследований / И. Н. Кузнецов. М.: Дашков и Ко, 2017. 284 с.
11. Лобастов Г. В. Логика / Г. В. Лобастов. - М.: НИИ школьных технологий, 2018. - 212 с.
12. Малыхина Г. И. Логика / Г. И. Малыхина. - М.: Вышэйшая школа, 2018. - 240 с.
13. Наука / Пирс Бизони. М.: Кладезь-Букс, 2017. 208 с.
14. Попов Ю. П. Логика / Ю. П. Попов. - М.: КноРус, 2017. - 304 с.
15. Светлов В. А. Логика / В. А. Светлов. - М.: Питер, 2018. - 320 с.
16. Шкляр М. Ф. Основы научных исследований / М. Ф. Шкляр. М.: Дашков и Ко, 2013. 244 с.
17. Ярощук Н. З. Логика / Н. З. Ярощук. - М.: Wolters Kluwer, 2017. - 238 с.
Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00461
© Рефератбанк, 2002 - 2024