Содержание
Введение………………………………………………………………………….3
Глава 1. Характеристика статистики и применение математических методов статистики в прогнозировании ……………………………………..5
Статистика: понятие, содержание………………………………………...5
Методы математической статистики в прогнозировании……………...10
Процесс прогнозирования, опирающийся на методы математической статистики………………………………….……………………………...15
Глава 2. Сущность корреляционного, регрессивного анализа…………..20
2.1.Теоретический аспект изучения корреляционно-регрессивного анализа..20
2.2. Применение и сравнение корреляционно-регрессивного метода на практике…………………………………………………………………………..28
Глава 3.Оценка и прогноз дисперсионного анализа……………………....31
3.1. Оценка дисперсионного анализа…………………………………………...31
3.2. Задачи однофакторного дисперсионного анализа………………………..33
3.3. Задачи многофакторного дисперсионного анализа……………………...37
Заключение………………………………………………………………….…..39
Список использованных источников и литературы………………………42
Приложение №1………………………………………………………………...43
Приложение №2………………………………………………………………...44
Приложение №3………………………………………………………………...45
Приложение №4………………………………………………………………...46
Введение
Обработка статистических данных уже давно применяется в самых разнообразных видах человеческой деятельности. Сейчас очень трудно назвать ту сферу, в которой она бы не использовалась. Ни в одной области знаний и практической деятельности обработка статистических данных не играет такой исключительно большой роли, как в экономике, имеющей дело с обработкой и анализом огромных массивов информации о социально-экономических явлениях и процессах. Всесторонний и глубокий анализ этой информации, так называемых статистических данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимает корреляционный и регрессионный анализы обработки статистических данных.
В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методами корреляционного и регрессионного анализа. Для достоверного отображения объективно существующих в экономике процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей. Под причинной зависимостью понимается такая связь между процессами, когда изменение одного из них является следствием изменения другого.
В настоящее время следует отметить непрерывно растущую потребность в прогнозах. Каждый прогноз разрабатывается с целью добиться ускоренного развития объекта прогнозирования в желательном направлении и избежать нежелательных результатов. Прогноз как новое знание включает, с одной стороны, знания о свойствах объектов, существующих в действительности, наблюдаемых или ненаблюдаемых в период прогнозирования, а с другой - знания о свойствах объектов, которых в период прогнозирования в действительности еще нет. Прогноз создает идеальный образ, модель, описание вероятных процессов, событий.
Под прогнозированием понимают научное (т.е. основанное на системе фактов и доказательств, установленных причинно-следственных связей) выявление вероятностных путей и результатов предстоящего развития явлений и процессов, оценку показателей, характеризующих эти явления и процессы для более или менее отдаленного будущего. Прогнозирование - это научная деятельность, направленная на выявление и изучение возможных альтернатив будущего развития и структуры его вероятных траекторий.
Сложность выбора наиболее эффективного метода социально-экономического прогнозирования заключается в определении относительно классификации методов прогнозирования характеристик каждого метода, перечня требований к ретроспективной информации и прогнозному фону.
По оценкам отечественных и зарубежных ученных, в настоящее время насчитывается свыше 20 методов прогнозирования, однако число базовых значительно меньше (15-20). Многие из этих методов относятся скорее к отдельным приемам и процедурам, учитывающим нюансы объекта прогнозирования. Другие представляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их применения.
Целью данной курсовой работы является исследование методов математической статистики в прогнозировании и раскрыть сущность корреляционного, регрессивного и дисперсионного анализа.