Статистическое моделирование связей методом корреляционного и регрессионного анализа

Выдержка из дипломной работы, по теме: Статистическое моделирование связей методом корреляционного и регрессионного анализа - несет исключительно ознакомительное назначение и может отличатся от имеющейся в наличии. Рекомендуем скачать краткую - версию для получения более полного представления о предлагаемой курсовой работе.

В общем виде задача эконометрики в области изучения взаимо¬связей состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и силы связи, но и в определении формы (анали¬тического выражения) влияния факторных признаков на результативный.
Для ее решения применяют методы корреляционного и регрессионного анализа.
Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей (причинный характер которых, должен быть выяснен с помощью теоретического анализа) и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на резуль¬тативный признак.
Задачи регрессионного анализа — выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых перемен¬ных на зависимую и определение расчетных значений зависи¬мой переменной (функции регрессии).
Решение всех названных задач приводит к необходимости комплексного использования этих методов.
В данной работе будут рассмотрены основные понятия корреляционного и регрессионного анализа, алгоритм построения регрессионной модели, проверка ее адекватности и экономическая интерпретация параметров модели.