книга

Статистические методы анализа

Автор: Ирина Шорохова, Надежда Кисляк, Олег Мариев

Форматы: PDF

Издательство: Флинта|Уральский федеральный университет (УрФУ)

Год: 2017

Место издания: Москва

ISBN: 978-5-9765-3279-3. – ISBN 978-5-7996-1633-5 (Изд-во Урал. ун-та)

Страниц: 301

Артикул: 22726

цена: 230
Купить и скачать Читать фрагмент

В учебном пособии изложены фундаментальные основы статистических методов сбора и обработки массивов данных на уровне хозяйствующих субъектов и на уровне страны в целом. Показаны способы последующего анализа и интерпретации полученных результатов для составления необходимых в профессиональной деятельности планов и проектов. Для студентов, обучающихся по экономическим направлениям и специальностям, изучающих дисциплины «Математический анализ», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Методы оптимальных решений».

Предисловие
Раздел 1. Статистика
Глава 1. Предмет, метод, задачи статистической науки
Глава 2. Статистическое наблюдение
Глава 3. Систематизация и представление статистических данных
Сводка данных
Группировка данных
Представление данных
Глава 4. Статистические показатели: виды и содержание
Абсолютные величины
Относительные величины
Средние величины
Глава 5. Анализ вариационного ряда распределения
Показатели степени вариации
Показатели формы распределения
Оценка схожести эмпирического и теоретического распределения
Глава 6. Анализ динамического ряда распределения
Глава 7. Индексный метод в экономических исследованиях
Классификации индексов
Методы построения индексов
Глава 8. Анализ структуры совокупности
Глава 9. Выборочное наблюдение
Глава 10. Статистический анализ взаимосвязей экономических явлений
Методы выявления корреляционной связи
Измерение тесноты взаимосвязи между показателями
Раздел 2. Эконометрика
Глава 1. Основные понятия и определения эконометрики. Эконометрическое моделирование
Определение и цели эконометрики
Этапы эконометрического моделирования
Глава 2. Парный регрессионный анализ
Парная модель
Метод наименьших квадратов
Оценка тесноты связи
Глава 3. Множественная линейная регрессия
Множественная модель
Метод наименьших квадратов для МЛРМ
Глава 4. Оценка качества подгонки линии регрессии к имеющимся данным
Глава 5. Статистические свойства оценок коэффициентов МЛРМ
Условия Гаусса—Маркова
Свойства статистических оценок
Статистические свойства МНК -оценок параметров МЛР М
Глава 6. Проверка гипотез относительно возможных значений коэффициентов регрессии
Глава 7. Мультиколлинеарность
Глава 8. Ошибки спецификации
Глава 9. Гетероскедастичность
Глава 10. Автокорреляция временных рядов
Глава 11. Обобщенный метод наименьших квадратов
Список сокращений и обозначений
Список рекомендуемой литературы
Приложения
Приложение 1. Значения функции φ(t)
Приложение 2. Значения χ²-критерия Пирсона
Приложение 3. Значения t-критерия Стьюдента
Приложение 4. Значения F-критерия Фишера
Приложение 5. Значения критерия Колмогорова P(λ)

Все отзывы о книге

Чтобы оставить отзыв, зарегистрируйтесь или войдите

Рецензии на книгу

Чтобы писать рецензии и получать вознаграждения за рекомендации книг, станьте экспертом

Бестселлеры