многомерный статистический анализ в экономике
Заказать уникальное эссе- 8 8 страниц
- 6 + 6 источников
- Добавлена 17.11.2017
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Скорректированный R - квадрат0,99899% вариации результативного признака (Y) объясняется переменными, вошедшими в уравнение регрессии.Стандартная ошибка регрессии0,0033Имеет незначительную величинуF-статистика3949,36Fkp(3;50) = 2.76уравнение регрессии статистически надежноВероятность P F-статистики0гипотеза об отсутствии линейной связи между переменной Yи объясняющими переменными отвергаетсяКритерий Акайка-8,44Критерий Шварца-8,24На основании полученных данных можно сделать вывод о высоком качестве модели.На основании проведенных исследований можно сделать вывод о том, что между исследуемыми показателями номинального обменного курса и отношением индексов потребительских цен существует сильная прямая связь. Данный факт был изучен и доказан в ходе проверки нулевой гипотезы на основании величины показателя t-статистики при уровне значимости в ходе построения моделей и проведения тестов. Список использованной литературы Бадасен П.В., Картаев Ф.С., Хазанов А.А.Эконометрическая оценка влияния валютного курса рубля на динамику выпуска // Деньги и кредит. - 2015. - №7. - С. 41-49.Катаранова М. Связь между обменным курсом и инфляцией в России // Вопросы экономики. 2010. № 1. С. 22 – 62Кадыров М.Т.Влияние валютного курса на цены при наличии структурных сдвигов // Прикладная эконометрика. - 2010. - №3(19). - С. 9-22.Пономарев Ю.Ю.Теоретические и эмпирические аспекты эффекта переноса обменного курса в цены российской экономики: дис. На соискание уч. степени канд. эконом.наук. Институт экономической политики им. Е.Т. Гайдара, Москва, 2016.Статистическое агентство Великобритании [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/submitViewTableAction.doФедеральная служба государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/b13_65/Main.htm.
1. Бадасен П.В., Картаев Ф.С., Хазанов А.А. Эконометрическая оценка влияния валютного курса рубля на динамику выпуска // Деньги и кредит. - 2015. - № 7. - С. 41-49.
2. Катаранова М. Связь между обменным курсом и инфляцией в России // Вопросы экономики. 2010. № 1. С. 22 – 62
3. Кадыров М.Т. Влияние валютного курса на цены при наличии структурных сдвигов // Прикладная эконометрика. - 2010. - № 3(19). - С. 9-22.
4. Пономарев Ю.Ю. Теоретические и эмпирические аспекты эффекта переноса обменного курса в цены российской экономики: дис. На соискание уч. степени канд. эконом. наук. Институт экономической политики им. Е.Т. Гайдара, Москва, 2016.
5. Статистическое агентство Великобритании [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/submitViewTableAction.do
6. Федеральная служба государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/b13_65/Main.htm.
многомерный статистический анализ в системе SPSS
Содержание
Введение
Глава 1. Множественный регрессионный анализ
Глава 2. Кластерный анализ
Глава 3. Факторный анализ
Глава 4. Дискриминантный анализ
Список используемой литературы
Введение
общие сведения социально-экономических исследованиях представляется чаще всего в виде набора объектов, каждый из которых характеризуется рядом признаков (показателей). Поскольку число таких объектов и признаков может достигать десятков и сотен, и визуальный анализ этих данных малоэффективен, то возникают задачи уменьшения, концентрации исходных данных, определить структуру и отношения между ними, на основе построения обобщенных характеристик множества признаков и множества объектов. Такие проблемы могут быть решены с помощью методов многомерного статистического анализа.
многомерный статистический анализ - раздел математической статистики, посвященный математическим методам, направленным на выявление характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака и предназначенных для получения научных и практических выводов.
фокусируется под статистический анализ дал математические методы построения оптимальных планов сбора, систематизации и обработки данных, направленным на выявление характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака и предназначенных для получения научных и практических выводов.
- массив многомерных данных для проведения многомерного анализа обычно служат результаты измерения компонент многомерного признака для каждого объекта исследовал вместе, то есть последовательность многомерных наблюдений. Многомерный знак чаще всего интерпретируется как величина случайная, а последовательность наблюдений как выборки из генеральной совокупности. В этом случае выбор метода обработки исходных статистических данных производится на основе некоторых гипотез о характере закона распределения изучаемого многомерного признака.
По содержанию многомерный статистический анализ может быть разделен на три большие части:
1. Многомерный статистический анализ многомерных распределений и их основных характеристик охватывает ситуации, когда обрабатываются наблюдения имеют вероятностную природу, т. е. интерпретируются как выборка из соответствующей генеральной совокупности. Основными целями данного подраздела включают в себя: оценивание статистическое исследуемых многомерных распределений и их основных параметров; исследования, используемых статистических оценок; исследование распределений вероятностей для ряда статистических данных, посредством которых строятся статистические критерии проверки различных гипотез о вероятностной природе анализируемых многомерных данных.