Многомерный статистический анализ в экономических задачах, Компьютерное моделирование в SPSS, Орлова И.В., 2009

Многомерный статистический анализ в экономических задачах, Компьютерное моделирование в SPSS, Орлова И.В., 2009.

 Исходная информация в социально-экономических исследованиях чаще всего представляется в виде набора объектов, каждый из которых характеризуется рядом признаков (показателей). В качестве объектов могут выступать страны, регионы, предприятия, респонденты и т.д., а в качестве признаков — различные показатели социально-экономической структуры изучаемых объектов.
В настоящее время вычислительные системы и компьютерные сети позволяют накапливать большие массивы данных для решения задач обработки и анализа данных.



МЕТОДЫ МНОГОМЕРНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА.
К методам многомерного статистического анализа относятся пошаговая линейная и нелинейная регрессия, логистическая регрессия, кластерный анализ, компонентный, факторный, дисперсионный, дискриминантный анализ и др.

В учебном пособии будут рассмотрены наиболее часто применяемые методы.
Множественный регрессионный анализ предназначен для построения модели, позволяющей по значениям независимых переменных получать оценки значений зависимой переменной. Многие потребности анализа данных можно так или иначе свести к задачам регрессии. В частности, регрессия применяется для таких задач, как прогнозирование, оценка рисков, анализ эластичности спроса.

Логистическая регрессия — инструмент для решения задачи классификации. Логистическая регрессия — это разновидность множественной регрессии, назначение которой состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными и зависимой переменной, которая является бинарной (т.е. может принимать только два значения).

Купить книгу Многомерный статистический анализ в экономических задачах, Компьютерное моделирование в SPSS, Орлова И.В., 2009 .





Теги: учебник по экономике :: экономика :: Орлова