Дисперсионный анализ

Актуальность темы работы обусловлена тем, что корреляционный анализ занимает заметное место среди других формализованных методов исследования степени тесноты и направления взаимосвязей социально-экономических явлений. Аппарат корреляционного анализа служит основой не только для построения последующих суждений о характере взаимосвязи изучаемых процессов, но и для принятия соответствующих решений. Цель работы – изучение особенностей проведения корреляционного анализа и применение полученных знаний на практике. Задачи работы: – изучить математические основы проведения корреляционного анализа; – провести корреляционный анализ на практике; – рассмотреть программное обеспечение, применяемое для проведения корреляционного анализа. Объект работы – корреляционный анализ. Предмет работы – коэффициент корреляции. Методы исследования: – изучение и анализ научной литературы; – корреляционный анализ; – синтез; – обобщение; – статистическое изучение данных. Теоретической основой курсовой работы послужили труды отечественных и зарубежных специалистов по теме исследования: Шашкова В.

---

Дорогая дипломная работа в москве ? А если с Work5?

---

.Б., Кобзарь А.И., Румшинский Л.З. Информационной базой курсовой работы послужили данные государственной статистики за период с 2012 по 2019 гг. Структура работы представлена введением, тремя разделами, заключением и списком литературы.

Корреляционный анализ определяет степень связи между переменными. Направление корреляционной связи может быть прямое (положительное) или обратное (отрицательное): – при прямой связи с увеличением значений первого признака увеличиваются значения второго признака, а с уменьшением значений первого признака происходит уменьшение значений второго; – при обратной связи значения первого признака изменяются под воздействием второго, но в противоположном направлении по сравнению с изменением второго признака. Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции. Использование в научных исследованиях метода корреляционного анализа позволяет определить связь между различными факторами и результативными показателями. При этом необходимо учитывать, что высокий коэффициент корреляции можно получить и из абсурдной пары или множества данных, в связи с чем данный вид анализа нужно осуществлять на достаточно большом массиве данных. После получения расчетного значения r его желательно сравнить с r критическим для подтверждения статистической достоверности определенной величины. Для примера нами была определена связь между уровнем ВВП в стране и уровнем безработицы. Было выявлено, что данная связь очень тесная, но носит обратный характер. При росте ВВП безработица в Российской Федерации снижается. Корреляционный анализ может осуществляться вручную с использованием формул, либо с помощью программных средств, в частности MS Excel. Здесь же можно построить диаграмму разброса (рассеивания) с целью наглядного представления о связи между изучаемыми факторами корреляционного анализа и результативным признаком. Таким образом, цель работы достигнута, задачи решены.

1. Жукова Ю.С., Юрлова Н.С. Влияние уровня эффективности использования ресурсного потенциала на эффективность инвестиционной деятельности сельскохозяйственных предприятий (на примере Кировской области) // Modern economy success ECONOMY SUCCESS. 2017. – № 5. – С. 29-32. 2. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников: учебно-методическое пособие / А.И. Кобзарь. – Москва: Физматлит, 2016. – 816 с. 3. Румшинский Л.З. Математическая обработка результатов эксперимента: справочное руководство: учебное пособие / Л.З. Румшинскийю – Москва: Юрайт, 2017. – 192 с. 4. Шашков В.Б. Прикладной регрессионный анализ. Многофакторная регрессия: учебное пособие / В.Б. Шашков. – Оренбург: ГОУ ВПО ОГУ, 2016. – 363 с. 5. Статистические данные экономики Российской Федерации // [Электронный ресурс]. – Федеральная служба Государственной статистики. – Режим доступа: www.gks.ru (дата обращения: 27.06.2020).