Н.Ю. Лукьянова
Статистика: Корреляционно-регрессионный анализ статистических связей на персональном компьютере: Методические указания к практическим занятиям для студентов всех форм обучения специальности «Менеджмент» Калинингр. ун-т; Калининград, 1999. - 35 с.
АННОТАЦИЯ
Методические указания разработаны в соответствии с учебным планом специальности «Менеджмент»; содержат основные теоретические положения корреляционно-регрессионного анализа, общие рекомендации по автоматизированному решению соответствующих задач, вопросы для самопроверки, список рекомендуемой литературы.
Учебное пособие является электронной версией книги:
Статистика: Корреляционно-регрессионный анализ статистических связей на персональном компьютере: Методические указания к практическим занятиям для студентов всех форм обучения специальности «Менеджмент» / Калинингр. ун-т; Сост. Н.Ю. Лукьянова. - Калининград, 1999. - 35 с.
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
1. Краткий обзор статистических программных продуктов
2. Основные теоретические положения корреляционно-регрессионного анализа статистических связей
2.1. Парная корреляция и регрессия
2.2. Множественная корреляция и регрессия
3. Решение задач корреляционно-регрессионного анализа статистических связей признаков на персональном компьютере в среде пакета STATISTICA
3.1. Общие сведения об интегрированном статистическом пакете общего назначения STATISTICA
3.2. Пример решения задачи
3.3. Порядок выполнения индивидуального задания
4. Вопросы для самопроверки
Список рекомендуемой литературы
Приложение 1. Таблица значений F-критерия Фишера
Приложение 2. Значения t-критерия Стьюдента
Введение
В условиях рыночной конкуренции процесс подготовки и принятия решений менеджерами компаний должен включать тщательный анализ имеющихся данных, базирующийся на методах математической статистики. В этой связи существенную помощь в получении необходимой информации могут оказать современные информационные технологии интеллектуального и статистического анализа данных. Оценка кредитных и страховых рисков, прогнозирование тенденций на финансовых рынках, оценка объектов недвижимости, построение профилей потенциальных покупателей определенного товара, анализ продуктовой корзины - вот далеко не полный перечень задач, успешно решаемых с помощью систем интеллектуального и статистического анализа данных.
Системы интеллектуального анализа предназначены для автоматизированного поиска ранее неизвестных закономерностей в имеющихся в распоряжении менеджера данных с последующим использованием полученной информации для подготовки решений. Помимо статистических методов базовыми инструментами анализа в таких системах являются нейронные сети, деревья решений и индукция правил. Однако несмотря на то, что в последние годы рынок программных продуктов этого типа активно развивается, они все еще недоступны по цене предприятиям среднего и малого бизнеса. В то же время компаниям такого размера, как правило, не требуется столь мощный аналитический инструментарий, предлагаемый этими системами.
Более доступными средствами анализа данных на сегодняшний день являются статистические программные продукты (СПП). В мировой практике компьютерные системы статистического анализа и обработки данных широко применяются как в исследовательской работе в области экономики, так и в практической деятельности аналитических, маркетинговых и плановых отделов банков, страховых компаний, производственных и торговых фирм. В последние годы заметно возрос спрос на СПП и в нашей стране.
СПП позволяют решить широкий спектр задач «разведочного» анализа данных, статистического исследования зависимостей, планирования экспериментов, анализа временных рядов, анализа данных нечисловой природы и т.д. Настоящие методические разработки посвящены вопросам корреляционно-регрессионного анализа статистических связей с использованием одного из самых популярных в России статистических программных продуктов - пакета STATISTICA, функционирующего в среде Windows.
Электронная версия книги: Скачать.