ЧАСТЬ I. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РЕШЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

STUDENT'S CONSULTANT

Электронная библиотека технического вуза

Все издания

Login/Registration

Во весь экран / Свернуть
ru

Все издания

Искать в книге

К результату поиска
Advanced search
Bookmarks
Homepage

Login/Registration

Во весь экран / Свернуть
ru

Управление
My reports

General Catalogue
Издательства
УГС
Мои списки

Решение экономических задач на компьютере

Оборот титула

Table of contents

Введение

ЧАСТЬ I. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РЕШЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАДАЧ -

Глава 1. Обработка и анализ одномерной выборки экономических данных

1.1. Понятие стохастической природы экономических данных

1.1.1. Случайная величина и ее численные типы

1.1.2. Основные характеристики случайной величины

1.2. Описательная статистика и ее показатели

1.2.1. Параметры положения

1.2.2. Параметры рассеяния

1.2.3. Параметры формы распределения

1.2.4. Графическое представление распределения случайной величины

1.2.5. Понятие математической модели эмпирического распределения

1.3. Элементы статистического анализа одномерной выборки

1.3.1. Оценка согласия теоретического и эмпирического распределений

1.3.2. Оценка статистических параметров с учетом закона распределения

1.4. Вопросы для самопроверки

Глава 2. Элементы теории статистики малых выборок

2.1. Понятие t-распределения Стьюдента

2.1.1. Параметры t-распределения Стьюдента

2.1.2. Условие корректного применения t-распределения

2.2. Типичные задачи статистической обработки малой выборки

2.2.1. Задачи о вероятном отклонении выборочного среднего от математического ожидания

2.2.2. Задача о минимально необходимом объеме малой выборки

2.2.3. Задача о значимости различий между средними малых выборок

2.3. Вопросы для самопроверки

Глава 3. Основные подходы к линейному приближению парной стохастической зависимости экономических данных

3.1. Понятия приближения стохастической зависимости

3.1.1. Особенности аппроксимации стохастических зависимостей

3.1.2. Понятия стохастической парной зависимости

3.2. Статистики тесноты парной линейной связи

3.2.1. Понятия корреляции и неопределенности

3.2.2. Доверительный интервал коэффициента корреляции

3.2.3. Коэффициент детерминации

3.3. Построение линейной модели и оценка ее качества

3.3.1. Парная линейная регрессия, оценки ее параметров и их вариаций

3.3.2. Доверительные интервалы и гипотезы для коэффициентов регрессии

3.3.3. Доверительные интервалы для зависимой переменной

3.3.4. Требования к распределению остатков

3.4. Обзор основных понятий

3.5. Вопросы для самопроверки

Глава 4. Нелинейное приближение парной эмпирической зависимости

4.1. Постановка основных задач нелинейного приближения

4.1.1. Задача выбора подходящего класса приближающих функций

4.1.2. Проблема оптимальной конечной структуры приближения

4.1.3. Общая схема построения нелинейного приближения

4.2. Определение подходящего класса аппроксимирующих функций

4.2.1. Сравнение аппроксимирующих функций

4.2.2. Построение класса приближений в виде решения дифференциального уравнения

4.3. Оптимизация конечной структуры и точности приближения

4.3.1. Условие наилучшего квадратичного приближения

4.3.2. Алгоритм последовательной оптимизации решения

4.4. Оценка параметров и доверительных интервалов зависимости

4.4.1. Определение параметров методом наименьших квадратов

4.4.2. Замечания о возможности линеаризации зависимости

4.4.3. Доверительные интервалы параметра модели

4.4.4. Доверительные интервалы для зависимой переменной

4.5. Обзор основных понятий парной нелинейной зависимости

4.6. Вопросы для самопроверки

Глава 5. Приближение многомерной зависимости

5.1. Понятия множественной стохастической связи

5.1.1. Простейшая многомерная стохастическая связь

5.1.2. Дополнительные проблемы многомерной зависимости

5.1.3. Множественная корреляция и регрессия

5.2. Оценки тесноты связи

5.2.1. Парная корреляция

5.2.2. Коэффициент многомерной корреляции

5.2.3. Частные коэффициенты корреляции

5.3. Отбор независимых переменных по релевантности