Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника



ГЛАВА 1. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СРЕДСТВ MICROSOFT EXCEL ДЛЯ ОЦЕНКИ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ЯВЛЕНИЙ

Читайте также:
  1. B. Медленно действующие противоревматоидные средства
  2. E. создания инструментальных программных средств информационных технологий
  3. Excel-де активті ұяшық жоқ .
  4. Excel-де активті ұяшық жоқ .
  5. I. Решение логических задач средствами алгебры логики
  6. II. Расходы и отчисления средств
  7. III-яя глава: Режим, применяемый к почетным консульским должностным лицам и консульским учреждениям, возглавляемым такими должностными лицами.
  8. IV. ТЕХНОЛОГИИ И КОНЕЧНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОСТОЯННЫ И ЗАДАНЫ
  9. Microsoft Windows Embedded
  10. MS Excel. Числовой формат от денежного отличается

 

В состав табличного процессора Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый Пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. С помощью программных макрофункций возможно проведение регрессионного, корреляционного и дисперсионного анализа.

Рассмотрено использование среды Excel для анализа и прогнозирования временных рядов, что часто используется на практике и существенно упрощает решение часто встречающихся социальных и экономических задач. Приведена схема проведения множественного корреляционного и регрессионного анализа на примерах временных моделей. С учётом иерархии тенденций и колебаний показаны приёмы построения линий тренда для моделирования различных типов рядов.

Для проведения анализа данных с помощью этих инструментов входные данные и параметры проводимых численных исследований задаются особым образом, что показано в работе. Исследованы вопросы отбора факторов при построении множественной регрессии и корреляции, использования фиктивных переменных во множественной регрессии и свойств оценок метода наименьших квадратов, а также показателей качества регрессии.

В рамках использования программы результаты могут быть представлены в графическом виде.

Обычно статистические данные приводятся в виде длинных и сложных статистических таблиц, поэтому бывает весьма трудно обнаружить в них имеющиеся неточности и ошибки. Графическое представление статистических данных помогает легко и быстро выявить ничем не оправданные пики и впадины, явно не соответствующие изображаемым статистическим данным, аномалии и отклонения.

Графические изображения используются, прежде всего, для наглядного представления статистических данных, благодаря чему существенно облегчается их восприятие и понимание. Важна их роль и тогда, когда речь идет о контроле полноты и достоверности исходного статистического материала, используемого для обработки и анализа.

Графическое представление статистических данных является не только средством иллюстрации статистических данных, но инструментом контроля правильности и достоверности их использования. Благодаря своим свойствам оно является важным средством толкования и анализа статистических данных, а в некоторых случаях - единственным и незаменимым способом их обобщения и познания. В частности, оно незаменимо при одновременном изучении нескольких взаимосвязанных экономических явлений, так как позволяет с первого взгляда установить существующие между ними соотношения и связи, различие и подобие, а также выявить особенности их изменений и взаимосвязей во времени.



Приведенный в данном разделе материал ориентирован на приобретение опыта построения временных и других моделей, с различными параметрами, спецификациями и идентификацией, а также для использования результатов при формировании выводов и обоснований и дальнейшего получения прогнозных оценок.


Дата добавления: 2014-12-23; просмотров: 17; Нарушение авторских прав


<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ МНОГОФАКТОРНОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ | Рассмотрим процедуру построения системы показателей и анализ матрицы коэффициентов парной корреляции.
lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2019 год. (0.008 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты