Методы сглаживания рядов динамики.

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 5Следующая ⇒

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

Познавательные статьи:



Как правильно слушать собеседника

Типичные ошибки при выполнении бросков в баскетболе

Принятие христианства на Руси и его значение

Средства массовой информации США