Хороший автор! Большое спасибо!
Информация о работе
Подробнее о работе
оценить математические ожидания дисперсии
- 26 страниц
- 2015 год
- 219 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
В современном обществе к статистическим методам проявляется повышенный интерес как к одному из важнейших аналитических инструментариев в сфере поддержки процессов принятия решений. Статистические методы исследования применяются в различных сферах деятельности, в том числе и медицине и здравоохранении.
Базисными методами для любого статистического анализа являются: анализ распределений значений исследуемых переменных, установление характера зависимости между двумя переменными, построение регрессионных моделей.
Целью работы является освоение методики и приобретение практических навыков анализа распределений, нахождения зависимости между двумя переменными. Для реализации этой цели требуется произвести расчет основных статистических характеристик (математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение), также необходимо освоить навык графического представления выборочных данных, методику нахождения линейного и параболического уравнений регрессии и оценку параметров найденных уравнений.
Введение
1. Задание на практическую часть
2. Теоретический материал
2.1. Выборочные характеристики распределения
2.2.Составление уравнения выборочной регрессии и вычисление коэффициентов выборочной линейной регрессии.
2.3. Оценка качества уравнения линейной регрессии. Доверительный интервал параметров уравнения регрессии.
3. Решение задач
Заключение
Использованная литература
В данной работе были рассмотрены теоретические основы методики анализа распределений, основы регрессионного и корреляционного анализа.
В практическоей части работы были премененырассмотренные в теории методики путем решения конкретной задачи. Были найденыеследующие величины и зависимости:
- характеристикираспределений (математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическоеотклонение);
- коэффициент парной корреляции;
- уравнение линейной регресии;
- уравнение параболической регрессии;
- прогнозное значение признака;
- доверительный интервал для математическогоожидания.
Таким образом, при выполнении данной курсовую работы мной были освоины конкретные методы статистического анализа.
1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник./ Под ред. И.И. Елисеевой. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004.
2. Мхитарян В.С. Статистика: Учебник для студентов учреждений Сред. Проф. Образования. – М.: Издательский центр «Академия», 2004
3. Практикум по теории статистики: Учеб. пособие./ Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. – М:. Финансы и статистика, 2004.
4. Сидоренко М.Г. Статистика: Учеб.пособие («Профобразование») (Гриф) – М.: Форум, 2007.
5. Толстик Н.В., Матегорина Н.М. Статистика: Учебно-методическое пособие для студентов экономических коллежей и техникумов. Ростов н/Д: изд-во «Феникс, 2001
6. 6. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 573 с.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
