29.Этапы кра

1. Предварительный (априорный) анализ. 2. Сбор информации и ее первичная обработка. Здесь выявляются ошибки, информация проверяется на нормальность распределения, иногда проводят группировку для предварительного установления связей. 3. Построение модели (уравнения регрессии). 4. Оценка тесноты связей признаков, оценка уравнения регрессии и анализ модели. 5. Прогнозирование модели.

31.Поиск ур-ния множествен. К-р модели

Математиками разработаны различные модели оценивающие влияние нескольких факторов на результат. Однако большинство из них не могут быть интерпретированы системой экономических периметров.

где: n — отражает число факторов. При составлении модели встает вопрос отбора факторов, которые могут быть включены в многофакторную модель. Для отбора факторов модели часто используют матрицу парных коэффициентов корреляции.

32.Оценка тесноты связи в к-р модели

Оценка тесноты связи Y со всеми X_i производится с помощью совокупного коэффициента (индекса) детерминации и корреляции.

- совокупн. коэф. детерминации

Где: в числители факторная, в знаменатели общая.

-совокутн. коэф. корреляции

Коэффициенты эластичности вычесляются на базе первых частных производных и показывают на сколько % изменится в среднем результат при увеличении Х_i на 1% при фиксировании остальных факторов.

33.Оценка достоверности параметров к-р модели

t— критерий:

F—критерий:k — число факторов в модели. Поскольку корреляционно-регрессионные модели статичны то есть привязаны к месту и времени, то они обеспечивают прогноз на небольшом временном интервале при стабильных условиях экономической ситуации. Различают прогнозы:

1.Наилучшие. 2. Наихудшие. 3.Усредненные.

34.Методы изуч-я кор.Связей непараметр….

На результативные показатели производства часто оказывают влияние признаки, которые не имеют числовой характеристики или принимают небольшое количество дискретных значений. Здесь не может стоять вопрос о нахождении уравнения регрессии, но может идти речь о силе влияния анализируемого показателя (атрибутивного признака) на результат, т.е. о корреляции, о тесноте связей показателей. Например: порода животных, сорт растений влияют на продуктивность и урожайность. С помощью стат. методов устанавливаются различные виды связей м/у соц. явлениями или атрибутивными признаками. Различают следующие виды связей: цепь, звезда, сетка.

58.пок-ли рез-тов эк. деят. на микроур.

1. вал.выпуск. 2. промежут.потребл-е(ПП=ВВ-ПОК).

3.ВДС=ВВ-ПП(без ПОК). 4.ПОК-уменьшение осн. капитала из-за износа. 5.ЧДС=ВДС-ПОК. 6.ВП=ВДС-ОТ-ЧНПИ. 7.ЧП=ВП-ПОК. 8.сальдо первичн. доходов:∆ПД=Пдполуч-ПДвыплач. 9.доходы от собст-ти. 10.Вал.располагаемый доход: ВРД=∆ВД+Тполуч.-Тпередан. 11.чист.приобретение

35. Коэффициенты ассоциации и контингенции

Эти коэффициенты применяются только для двух признаков. Регистрируется наличие признака или его отсутствие в сочетании с другим анализируемым атрибутивным показателем. Коэффициент контингенции всегда меньше коэффициента ассоциации, т.е. Кк<Ка. Связь считается подтвержденной или достоверной, если коэффициент ассоциации Ка>= 0,5 и если коэффициент контингенции Кк>=0,3.

a	b	a+b
c	d	c+d
a+c	b+d	a+b+c+d

Кa = (ad – bc)/ (ad + bc)

Кк = (ad – bc)/ (a + b)(b + d) (a + c) (c + d)