Статистичний аналіз рахунок виробництва

У наш час великих обсягів інформації потрібен аналіз для того, щоб вірно оцінювати данні. Особливо це важливо в економіці, щоб знати чого очікувати, що змінюється,а без статистики просто глянути на таблиці і щось сказати неможливо так, як це дуже величезні масиви інформації про соціально-економічні явища і процеси.

Вступ 3
1. Постановка задачі 4
2. Теоретична частина 6
2.1 Проста лінійні регресійна модель 6
2.2 Багатофакторна модель 7
2.3 Етапи побудови багатофакторної регресійної моделі: 8
2.4 Мультиколініарність 13
2.5 Метод Фаррара-Глобера. 13
2.6 Гетероскедатичність 13
2.7 Тест Гольдфельда-Квандта 14
3. Розрахункова частина 16
3.1 Проста лінійна регресійна модель 16
3.1.1 Перевірка регресійної моделі на адеватність за допомогою коефіціента кореляціїї та критерію Фішера. 17
3.1.2Перервірка значущості коефіцієнтів 17
3.1.3 Інтервали довіри для , 18
3.1.4 Інтервал довіри для прогнозного значення 18
3.2 Багатофакторна регресійна модель 18
3.2.1 Матриця кореляції 19
3.2.2 Знаходження невідомих параметрів 19
3.2.3 Перевірка на адекватність багатофакторної регресійної моделі 21
3.2.4 Множинний коефіціет кореляції 21
3.2.5 Варіаційно-коваріаційна матриця параметрів багатофакторної регресійної моделі 22
3.2.6 Перевірка значущості коефіцієнтів побудованої багатофакторної регресії за допомогою критерію Стьюдента 22
3.2.7 Побудова інтервалів довіри для знайдених параметрів . 23
3.2.8 Знаходження прогнозованого значення і побудова інтервалів довіри для прогнозного значення та математичного сподівання. 23
3.3 Мультиколініарність 24
3.3.1Метод Фаррара-Глобера. 24
3.4Гетероскедатичність 24
3.5 Графічне представлення даних 26
Висновок 27
Література 29