Курсовая работа по математике

Социально-экономические явления представляют собой результат одновременного воздействия большого числа причин. Следовательно, при изучении этих явлений необходимо выявлять главные, основные причины, абстрагируясь от второстепенных.
В основе первого этапа статистического изучения связи лежит качественный анализ изучаемого явления, связанный с анализом природы социального или экономического явления методами экономической теории, социологии, конкретной экономики. Второй этап – построении модели связи. Он базируется на методах статистики: группировках, средних величин, таблицах и т.д. Третий, последний этап – интерпретация результатов, вновь связан с качественными особенностями изучаемого явления.
Статистика разработала множество методов изучения связей, выбор которых зависит от целей исследования и от поставленных задач. Связи между признаками и явлениями ввиду их большого разнообразия классифицируют по ряду оснований. Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называются факторными или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, являются результативными. Связи между явлениями и их признаками классифицируются по степени тесноты связи, направлению и аналитическому выражению.
В статистике различат функциональную связь и стохастическую зависимость. Функциональной называют такую связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака. Функциональная связь проявляется во всех случаях наблюдения и для каждой конкретной единицы исследуемой совокупности.
Если причинная зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большем количестве наблюдений, то такая зависимость называется стохастической. Частным случаем стохастической связи является корреляционная связь, при которой изменение среднего значения результативного признака...

Чаще всего в анализе используют многофакторные линейные корреляционно – регрессионные модели. В общем виде модель имеет вид:

В модель включают только значимые факторы. Кроме того, никакие два включенных фактора не могут быть мультиколлинеарными.
Параметры уравнения находят, решая систему уравнений:

Принято рассчитывать и анализировать следующую систему показателей:
 коэффициенты эластичности;
 бета – коэффициенты;
 парные коэффициенты детерминации;
 совокупный коэффициент корреляции;
 совокупный коэффициент детерминации.
На достоверность модель проверяют, как правило, с помощью F – критерия (Фишера).