Posibniki.com.ua Статистика Статистичне моделювання та прогнозування


Статистичне моделювання та прогнозування

Методологічні принципи й основні етапи статистичного моделю- вання соціально-економічних явищ і процесів, різні модифікації моделей динаміки, структури і вза- ємозв’язків, умови адаптації їх до специфіки об’єктів моделювання, обґрунтування висновків і про- гнозування. Аналітичні можливості та межі застосування конкретних моделей ілюструються на прикладах, різних за соціально-економічним змістом та інформаційною базою. Розрахунки виконано за технологіями статистичного аналізу даних у системі Statistica. Для студентів, аспірантів, викладачів, науковців і практиків — усіх, хто прагне опанувати методи поглибленого аналізу закономірностей формування масових соціально-економічних явищ і передбачення їхнього розвитку в умовах невизначеності.
ЗМIСТ
МЕТОДОЛОГІЧНІ ОСНОВИ СТАТИСТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ
1.2. ОСНОВНІ ПРИНЦИПИ СТАТИСТИЧНОГО ПРОГНОЗУВАННЯ. ПРОГНОЗНА ЕКСТРАПОЛЯЦІЯ
1.3. МОДЕЛЮВАННЯ ПОНОВЛЮВАНИХ СУКУПНОСТЕЙ
1.4. ЕКСПЕРТНИЙ МЕТОД У МОДЕЛЮВАННІ ТА ПРОГНОЗУВАННІ
1.5. ТЕХНОЛОГІЯ СТАТИСТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ В СИСТЕМІ STATISTICA
1.6. ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БАЗИ СТАТИСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ
РОЗВІДУВАЛЬНИЙ АНАЛІЗ СТРУКТУРИ ДАНИХ
2.2. ЧАСТОТНИЙ АНАЛІЗ СТРУКТУРИ ДАНИХ
2.3. РОЗВІДУВАЛЬНИЙ АНАЛІЗ КОРЕЛЯЦІЙ
2.4. ТАБЛИЦІ КРОСТАБУЛЯЦІЇ
МОДЕЛІ БАГАТОВИМІРНОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ
3.2. ОЦІНЮВАННЯ ЛАТЕНТНИХ ЯВИЩ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНТЕГРАЛЬНИХ ПОКАЗНИКІВ
3.3. КЛАСТЕРНІ ПРОЦЕДУРИ КЛАСИФІКАЦІЇ
Частина 1. 3.4. МОДЕЛЬ ДИСКРИМІНАНТНОГО АНАЛІЗУ
Частина 2. 3.4. МОДЕЛЬ ДИСКРИМІНАНТНОГО АНАЛІЗУ
МОДЕЛЮВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ТЕНДЕНЦІЙ РОЗВИТКУ
4.2. ТРАНСФОРМАЦІЇ ЧАСОВИХ РЯДІВ
4.3. ТИПИ ТРЕНДОВИХ МОДЕЛЕЙ
4.4. МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ З НАСИЧЕННЯМ
МОДЕЛІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ДИНАМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ ТА СЕЗОННИХ КОЛИВАНЬ
5.2. СЕЗОННА ДЕКОМПОЗИЦІЯ ЧАСОВОГО РЯДУ
5.4. ГАРМОНІЙНА МОДЕЛЬ ПЕРІОДИЧНИХ КОЛИВАНЬ
ТИПИ СТАТИСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ВЗАЄМОЗВ’ЯЗКУ
Частина 1. 6.2. БАЛАНСОВА МОДЕЛЬ
Частина 2. 6.2. БАЛАНСОВА МОДЕЛЬ
Частина 1. 6.4. МНОЖИННА ЛІНІЙНА РЕГРЕСІЯ
Частина 2. 6.4. МНОЖИННА ЛІНІЙНА РЕГРЕСІЯ
Частина 3. 6.4. МНОЖИННА ЛІНІЙНА РЕГРЕСІЯ
АДАПТАЦІЯ РЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ДО СОЦІАЛЬНОЕКОНОМІЧНОЇ ІНФОРМАЦІЇ
7.2. РЕГРЕСІЯ НА ЗМІШАНИХ ФАКТОРНИХ МНОЖИНАХ
7.3. АДАПТАЦІЯ РЕГРЕСІЙНОЇ МОДЕЛІ ДО НЕОДНОРІДНОЇ СУКУПНОСТІ
7.4. РЕГРЕСІЯ НА ГРУПУВАННЯХ
7.5. СТАНДАРТИЗАЦІЯ ЕФЕКТІВ ВПЛИВУ
БАГАТОФАКТОРНІ ДИНАМІЧНІ МОДЕЛІ
8.2. МОДЕЛІ З ЛАГОВИМИ ЗМІННИМИ
8.3. НЕЛІНІЙНА РЕГРЕСІЯ НА ЧАСОВИХ РЯДАХ
Частина 1. 8.4. МОДЕЛЮВАННЯ НА ОСНОВІ ПАНЕЛЬНИХ ДАНИХ
Частина 2. 8.4. МОДЕЛЮВАННЯ НА ОСНОВІ ПАНЕЛЬНИХ ДАНИХ
МОДЕЛІ КОМПОНЕНТНОГО АНАЛІЗУ
9.2. ВИМІРЮВАННЯ ТА ІДЕНТИФІКАЦІЯ ГОЛОВНИХ КОМПОНЕНТ
9.3. МЕТОД ГОЛОВНИХ КОМПОНЕНТ У СИСТЕМІ STATISTICA
СТРУКТУРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ СКЛАДНИХ КОРЕЛЯЦІЙНИХ ВЗАЄМОЗВ’ЯЗКІВ
10.2. ІНСТРУМЕНТИ СТРУКТУРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ В СИСТЕМІ STATISTICA
10.3. АНАЛІТИЧНІ МОЖЛИВОСТІ РЕКУРСИВНОЇ МОДЕЛІ
Дисциплiни

Медичний довідник новиниКулінарний довідникАнглійська моваБанківська справаБухгалтерський облікЕкономікаМікроекономікаМакроекономікаЕтика та естетикаІнформатикаІсторіяМаркетингМенеджментПолітологіяПравоСтатистикаФілософіяФінанси

Бібліотека підручників та статтей Posibniki (2022)