Содержание
- 2. Содержание Введение Виды зависимостей, изучаемых в статистике Основные методы изучения взаимосвязей Проверка на адекватность регрессионной модели
- 3. Введение Явления, которые в случае событий массового характера отличаются определенной закономерностью, однако не обнаруживаются на основе
- 4. Для исследования интенсивности, вида и формы причинных связей широко применяется корреляционный и регрессионный анализы. Теория и
- 5. Виды зависимостей, изучаемых в статистике Зависимость одной случайной величины от значений, которые принимает другая случайная величина
- 6. Рассматривая зависимости между признаками, необходимо выделить прежде всего две категории связи: Функциональные – характеризуются полным соответствием
- 7. Функциональная (а) и статистическая (б) зависимости
- 8. Функциональная и статистическая зависимости Аналитически функциональная зависимость представляется в следующем виде: y = f(x). Графически статистическая
- 9. Рисунок 2. Поле корреляции
- 10. При исследовании корреляционных зависимостей между признаками решаются следующие задачи: 1. Предварительный анализ свойств моделируемой совокупности единиц.
- 11. Основные методы изучения взаимосвязей Корреляцию и регрессию принято рассматривать как совокупный процесс статистического исследования, поэтому их
- 12. Методы метод сопоставления метод параллельных рядов балансовый метод графический метод методы аналитических группировок метод дисперсионного анализа
- 14. Метод параллельных рядов Метод параллельных рядов – ряд значений факторного признака и соответствующих ему значений результативного
- 15. Метод аналитических группировок Сущность этого метода заключается в том, что единицы статистической совокупности группируются, как правило,
- 17. Балансовый метод Сущность метода заключается в том, что данные взаимосвязанных показателей изображаются в виде таблицы и
- 19. Аналитический метод Изучение корреляционных зависимостей основывается на исследовании таких связей между переменными, при которых значение одной
- 20. Важным этапом регрессионного анализа является определение типа функции, с помощью которой характеризуется зависимость между признаками. Тип
- 22. Линейный коэффициент корреляции может принимать любые значения в пределах от -1 до +1. Чем ближе коэффициент
- 24. Проверка на адекватность регрессионной модели Для практического использования моделей регрессии очень важна их адекватность, т.е. соответствие
- 27. Экономическая интерпретация параметров уравнения регрессии После проверки адекватности, установления точности и надежности построенной модели (уравнения регрессии),
- 29. Заключение Полученное уравнение y ̂=-56,656+0,73x позволяет проиллюстрировать зависимость размера прибыли банков от размера их активов. А
- 31. Скачать презентацию