Введение

Date: 2015-10-07; view: 381.

Содержание

Курсовая работа

по дисциплине «Статистика»

на тему: «Применение методов регрессионного анализа в статистике»

Выполнила: студентка 1 курса

группы № 13э14

Харевич А.

Проверила:

г. Нижний Новгород

2014 г.

Введение …………………………………………………………………………..3
Глава 1. Характеристика регрессионного анализа ……………………………..4
1.1 Сущность, цели, математическое определение регрессионного анализа ……………………………………………………………………..........4-5
1.2 Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений и процессов …………………………………………………………...5-8
1.3 Термины и концепция регрессионного анализа ……………….8-12
Глава 2. Применение регрессивного анализа …………………...…………….13
2.1 Метод наименьших квадратов ………………………………...13-14
2.2 Интерпретация параметров регрессии ………………………..14-15
Глава 3. Проблемы с регрессией, последствия и решения ………………..16-25
Заключение ………………………………………………………………………26
Список литературы ……………………………………………………………...27

В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методами 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.
Корреляционный анализ и регрессионный анализ являются смежными разделами математической статистики, и предназначаются для изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин; некоторые из которых являются случайными. При статистической зависимости величины не связаны функционально, но как случайные величины заданы совместным распределением вероятностей.
Исследование зависимости случайных величин приводит к моделям регрессии и регрессионному анализу на базе выборочных данных. Теория вероятностей и математическая статистика представляют лишь инструмент для изучения статистической зависимости, но не ставят своей целью установление причинной связи. Представления и гипотезы о причинной связи должны быть привнесены из некоторой другой теории, которая позволяет содержательно объяснить изучаемое явление.
Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной.
Решение названных задач опирается на соответствующие приемы, алгоритмы, показатели, применение которых дает основание говорить о статистическом изучении взаимосвязей.
Целью курсовой работы является исследование регрессионного анализа в статистическом изучении взаимосвязи показателей.