Главная › Новости

Методы статистического анализа данных в экономике

Опубликовано: 27.12.2017

55 Основы корреляционного анализа

Исходная научная база для вероятностно-статистических моделей — прикладная статистика. Она включает в себя прикладную математическую статистику, ее программное обеспечение и методы сбора статистических данных и интерпретации результатов расчетов.

[contents]

Как известно, эконометрика (или эконометрия) — это статистические методы анализа эмпирических экономических данных.

Наиболее популярные методы статистического анализа

[ads_top]

Наибольшее применение в задачах принятия решений получили следующие методы:

Лекция 3: Группировка статистических данных

регрессионный анализ (методы восстановления зависимости и построения моделей, прежде всего линейных); планирование эксперимента; методы классификации (дискриминантный анализ, кластерный анализ, распознавание образов, систематика и типология, теория группировок); многомерный статистический анализ экономической информации (анализ главных компонент и факторный анализ); методы анализа и прогнозирования временных рядов; теория робастности, т.е. устойчивости статистических процедур к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок модели; теория индексов, в частности, индекса инфляции.

Наиболее популярны регрессионные уравнения и их системы. Обычно используют уравнения не выше второго порядка, линейные по параметрам:

Кластерный анализ корреляций и социометрии ч.2

где,

Yi  — переменная отклика; xij — факторы, от которых зависит ; Bi — коэффициенты, которые характеризуют взаимодействие между  и ; Bif — отражают взаимодействие между  и ; ei- ошибка модели; i – номер наблюдения (измерения, опыта, анализа, испытания), i= 1, 2,   , n; j – номер фактора (независимой переменной), j = 1,2,…, k. Коэффициенты Bi, Bif  находятся методом наименьших квадратов.

Применение вероятностно-статистического описания

[ads_body]

Традиционное вероятностно-статистическое описание с интуитивной точки зрения применимо лишь к массовым событиям. Для единичных событий целесообразно применять теорию субъективных вероятностей и теорию нечетких множеств (fuzzy sets). которая развивалась ее основателем Л.Заде для описания суждений человека, для которого переход от «принадлежности» к множеству к «непринадлежности» не скачкообразен, а непрерывен.