Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Методы сглаживания рядов динамики.
В статистической практике часто необходимо применение выравнивания. Выравнивание-это привидение в соответствие с данными, непосредственно получаемыми из наблюдения, рядов чисел, изменяющихся по закону. 1. При выравнивании способом скользящей средней укрупняетя интервал средней и вместо каждого уровня заданного ряда берутся средние из окружающих его уровней с той и другой стороны. Получается средняя, охватившая группу из 3,5,7 уровней, в середине которых находится взятый рассчитанный средний уровень. 2.Аналитическое выравнивание по прямой, по параболе, по гиперболе. Выравнивание по прямой применяется тогда, когда возрастание уровня ряда динамики в среднем сохраняет постоянство абсолютных приростов. Виды взаимосвязей между явлениями (функциональные, корреляционные). Классификация корреляционных взаимосвязей. Происходящие явления и процессы органически связаны между собой, зависят друг от друга и обуславливают друг друга. Взаимосвязь и взаимообусловленность проявляются в работе любой фирмы, организации. Существуют два вида связи: функциональная и корреляционная, которые обусловлены двумя типами закономерности: динамической и статистической. Для явлений, где проявляется динамические закономерности, характерна жесткая, механическая причинность, которая может быть выражена в виде уравнения четкой зависимости и т.д. Такая зависимость называется функциональной. При функциональной связи каждому значению одной величины соответствует одно или несколько вполне определенных значений другой величины. Связь, при которой каждому значению аргумента соответствует не одно, а несколько значений функций и между аргументом и функциями нельзя установить строгой зависимости, называется корреляционной. Классификация корреляционной связи: 1. по тесноте связи: отсутствует, слабая, умеренная, сильная. 2. По направлению: прямая и обратная. Если с увиличением аргумента Х функция у также увеличивается без всяких единичных исключений – полная прямая связь. Если с увеличением аргумента Х функция у уменьшается без всяких единичных исключений – полная обратная связь. 3. По форме выражения: прямолинейная и криволинейная Расчет параметров линейного тренда.
Линейный ; ; Пусть =0, тогда если количество уровней в ряду динамики нечетное, то временные даты (t) будут (-2, -1, 0, 1, 2). Если четное, то (-5, -3, -1, 1, 3, 5) Линейный коэффициент корреляции. Линейный коэффициент корреляции представляет собой количественную оценку и меру тесноты связи 2-х переменных. Принимает значении в интервале -1+1.Если не больше 0,3,то связь слабая, от 0,3 до 0,7 средняя. больше 07-сильная или тесная. Когда равен 1,то связь функциональная,если он равен нулю,то говорят об отсутствии линейной связи между признаками. При парной связи теснота связи измеряется корреляционным отношением Показатели корреляции- коэф. коррелляции, исчисление для огранич. по объему совокупности, могут быть искажены действием случайных факторов. Расчет параметров линейной парной регрессии. С помощью регрессионного анализа формируется модель или форма связи между факторами и результативными признаками. Если модель отражает связь между одним факторным и результативным показателем, то модель назыв.прогрессивной. Результативный показатель – ŷ; ŷ = ао + а1*х - уравнение линейной парной регрессииао, а1 – параметры; х=0, ŷ= ао; а1 – опред.силу связи между фак-ым и результ-ым показателем. Линейная ; Гиперболичская ; Параболическая ; Показательная ; ; ;Для проверки возможности использования линейной функции определяется разность , если она <0,1 то можно применить линейную функцию. , m – число групп. Если < F-критерия, то можно. (Значение F-критерия определяется по таблице (приложение 5) α=0,05, число степеней свободы числителя (k1 = m-2) и знаменателя (k2 =n-m)) Понятие и формирование СНС. В СНС положены концепции, постулаты и определ. разраб.в трудах Кейнса, Стоуна, Леонова, Хинса. Большой вклад в СНС внесли межд. организ. – ООН, МВФ, Всемирный Банк. Разраб межд. стандарты и обработ. стат компон.ООН и одобренных в 1993. Европой СНС в 1995. СНС – соврем. сис-ма инф. исп. практически во всех странах мира для описания и анализа развития рын. экон.на макро уровне. Важной особенностью СНС 1993г. Является то, что она обеспечивает хар. не только макроэконом.в целом, но и её важн.структ.подразделений. СНС – это особая форма систематиз.информации о различных аспектах экономич.процесса. Особ.соврем.сис-мы СНС и её внеохват.характер. Её взаимосвяз.описание всех аспектов экон.процесса: -произ-во -распределение
|
||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-08-12; просмотров: 99; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.17.150.119 (0.006 с.) |