Содержание
Введение
1. Теоретические сведения
1.1 Статистика. Виды статистического анализа
1.2 Статистический пакет STATISTICA
Возможно вы искали - Курсовая работа: Статистическое изучение внешнеэкономической деятельности
2. Статистический анализ экономических данных в STATISTICA
2.1 Практическое задание. Корреляционно-регрессионный анализ в STATISTICA
2.2 Практическое задание
2. Кластерный анализ в STATISTICA
Введение
Похожий материал - Курсовая работа: Статистическое изучение финансовых результатов деятельности предприятия
Для обеспечения эффективности производства необходимо четко знать:
- Как анализировать и прогнозировать процессы?
- Как повысить эффективность производства и сократить затраты?
- Как обеспечить стабильность показателей качества продукции?
- Как принять оптимальное решение на основе анализа данных?
Очень интересно - Дипломная работа: Статистична та спеціальна звітність по виплатам працівникам
- Как организовать управление корпоративными источниками информации?
Для решения этих и многих других задач в области социологических и маркетинговых исследований, прогнозирования и управления качеством необходимы знания математической и экономической статистики. Принятие любого технического, финансового и производственного решения немыслимо без статистического анализа информации; выделять закономерности из случайностей, сравнивать вероятные альтернативы выбора, строить прогнозы развития процессов, обнаруживать связи и различия множества объектов возможно только и исключительно средствами математической статистики.
Статистика позволяет адекватно оценивать складывающуюся ситуацию и выявлять тенденции, принимать оперативные и стратегические решения. В условиях современной рыночной экономики статистическая информация стала важным инструментом борьбы и выживания на рынке. Поэтому пакеты статистического анализа данных являются настольным рабочим инструментом специалистов любого уровня. А для специалиста в области управления и экономики знание статистических методов обработки информации и современных компьютерных технологий, которые позволят автоматизировать громоздкие расчеты, абсолютно необходимы.
Современный экономист должен владеть несколькими основными программными средствами, в которых заложены методы статистического анализа. MS Excel предлагает широкий диапазон средств для анализа статистических и экспериментальных данных. В группу статистических функций входят функции корреляционного анализа. Кроме встроенных средств можно использовать надстройку Пакет анализа (Сервис/Надстройки/Пакет Анализа) для проведения регрессионного и дисперсионного анализа.
MathCad также имеет развитый аппарат работы с задачами математической статистики и обработки эксперимента. Во-первых, имеется большое количество встроенных специальных функций, позволяющих рассчитывать плотности вероятности и другие основные характеристики основных законов распределения случайных величин. Наряду с этим, в MathCad запрограммировано соответствующее количество генераторов псевдослучайных чисел для каждого закона распределения, что позволяет эффективно проводить моделирование методами Монте-Карло. Во-вторых, предусмотрена возможность построения гистограмм и расчета статистических характеристик выборок случайных чисел и случайных процессов, таких как средние, дисперсии, корреляции и т. п. При этом случайные последовательности могут как создаваться генераторами случайных чисел, так и вводиться из файлов. В-третьих, имеется целый арсенал средств, направленных на интерполяцию-экстраполяцию данных, построение регрессии по методу наименьших квадратов, фильтрацию сигналов. Наконец, реализован ряд численных алгоритмов, осуществляющих расчет различных интегральных преобразований, что позволяет организовать спектральный анализ различного типа.
Вам будет интересно - Курсовая работа: Статутний і додатковий капітал
Однако ведущим пакетом статистического анализа является система STATISTICA, которая основана на самых современных технологиях, полностью соответствует последним достижениям в области IT, позволяет решать любые задачи в области анализа и обработки данных, идеально подходит для применения в любой области: маркетинге, финансах, страховании, экономике, бизнесе, промышленности, медицине и др. Например, решение поставленных в начале статьи задач, может быть реализовано на базе промышленных модулей STATISTICA (карты контроля качества, планирование экспериментов, анализ процессов).
1. Теоретические сведения
1.1 Статистика. Виды статистического анализа
Статистика – наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных. Статистические данные всегда являются приближенными, усредненными. Поэтому они носят оценочный характер и для достоверности результатов необходимо большое число исходных данных.
Существует несколько видов статистического анализа данных: корреляционный, регрессионный, дисперсионный, факторный, кластерный и др. Рассмотрим некоторые из них.
Корреляционный анализ
Иногда корреляцию и регрессию рассматривают как совокупный процесс статистического исследования. Корреляционно-регрессионный анализ является одним из значимых методов построения математических моделей в экономике и считается одним из главных методов в маркетинге.
Похожий материал - Реферат: Стоимостное измерение и текущий бухгалтерский учет
Корреляция в широком смысле слова означает связь между объективно существующими явлениями.
Корреляционный анализ – вид статистического анализа, который состоит в количественной оценке силы и направления связи между двумя (парная корреляция ) или несколькими (множественная корреляция ) наборами данных. Для количественной оценки силы связи используются коэффициенты парной корреляции r и множественной корреляции R .
Коэффициент корреляции (безразмерная величина) – количественный показатель линейной связи между двумя или более наборами данных, значение которого лежит в интервале от -1 до 1. Если коэффициент равен ± 1, то связь функциональная, если равен 0, то связь отсутствует.
Для качественной оценки силы связи используются специальные табличные соотношения (например, шкала Чеддока, табл. 1)