Содержание: Содержание: 1 Вступление 2 Теоретическая часть. 3 Многомерный корреляционный анализ 3 Многошаговый регрессионный анализ. 4 Многомерный регрессионный анализ 5 Метод отсева факторов по t-критерию 9 Практическая часть. 14 Многомерный регрессионный анализ. 17 Приложение: Олимп курсовая итог. В естественных науках часто речь идет о функциональной связи, когда каждому значению одной переменной соответствует вполне определенной значение другой. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом. Кроме того, при изучении экономических процессов необходимо не только выявить связь между переменными, но и изучить и установить ее форму, что и является основной задачей регрессионного анализа. Для проверки значимости частного коэффициента корреляции используется величина t, имеющая t-распределение Стьюдента с числом степеней свободы =n-l-2: , (4) где n - число наблюдений; l - число фиксированных переменных; rчаст - соответствующий выборочный частный коэффициент корреляции. Для проверки значимости коэффициента множественной корреляции используется величина , (6) имеющая F-распределение с 1=l и =n-l-2 степенями свободы. В модель должны быть включены все факторы, которые с экономической точки зрения оказывают влияние на зависимую переменную (в нашем случае - средняя продолжительность жизни). Этот метод основан на вычислении нескольких промежуточных уравнений регрессии, в результате анализа которых получают конечную модель, включающую только факторы, оказывающие статистически существенное влияние на исследуемую зависимую переменную. Данный метод и был использован при анализе продолжительности жизни населения стран Африки в данной курсовой работе, потому что его применение четко формализовано, и в то же время на различных стадиях построения модели можно производить качественный экономический анализ.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
