Статистические данные прожиточного минимума (ПМ) населения РФ и цен на набор основных продуктов питания в период с 2001 по 2020 год
ВВЕДЕНИЕ
Статистические методы анализа данных [1, 2] являются необходимыми инструментами для исследования и понимания происходящих процессов в разных областях человеческой деятельности [3,13]. Среди наиболее важных задач исследования при обработке совокупностей значений следует отметить следующие:
изучение связей и зависимостей между разными переменными и факторами, определение структуры их взаимодействия между собой [8];
обоснование принятия решений в условиях стохастической изменчивости различных показателей [15,11];
выявление устойчивых закономерностей и тенденций в динамике изменений рассматриваемых величин [5,14];
осуществление контроля за качеством товаров и услуг с целью своевременного выявления, и устранения текущих проблем производства и обслуживания [7,10];
проверка научных разработок на основании анализа экспериментальных данных, подтверждающих или опровергающих разработанные теории [9,14].
Оглавление
ВВЕДЕНИЕ2
ГЛАВА 1. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТЕЙ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПЕРЕМЕННЫХ (ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ)5
1.1. Распределение χ2 (распределение Пирсона).5
1.2. Критерий согласия χ2.11
1.3. Общая формулировка проблемы статистического исследования зависимостей15
1.4. Прикладная цель статистического исследования зависимостей18
1.5. Корреляционный анализ22
1.6. Оценка коэффициента корреляции24
1.7. Регрессионный анализ26
1.8. Линейный регрессионный анализ29
ГЛАВА 2. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ПРОЖИТОЧНОГО МИНИМУМА НАСЕЛЕНИЯ РФ ОТ ИЗМЕНЕНИЙ СТОИМОСТИ НАБОРА ОСНОВНЫХ ПРОДУКТОВ ПИТАНИЯ30
2.1. Проверка гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности. Критерий согласия Пирсона.30
2.2. Определение степени взаимосвязи выборок и построение модели прогнозирования33
ГЛАВА 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ЗАВИСИМОСТЕЙ35
3.1. Преимущества языка программирования C#35
3.2. Пользовательский интерфейс программы36
ЗАКЛЮЧЕНИЕ43
Список литературы не найден
Любой закон природы или общественного развития может быть выражен в конечном счете в виде описания характера или структуры взаимосвязей (зависимостей), существующих между изучаемыми явлениями или показателями (переменными величинами или просто переменными). Если эти зависимости: а) стохастичны по своей природе, т.е. позволяют устанавливать лишь вероятностные логические соотношения между изучаемыми событиями А и B, а именно соотношения типа «из факта осуществления события А следует, что событие В должно произойти, но не обязательно, а лишь с некоторой (как правило, близкой к единице) вероятностью Р»; б) выявляются на основании статистического наблюдения за анализируемыми событиями или переменными, осуществляемого по выборке из интересующей нас генеральной совокупности, то мы оказываемся в рамках проблемы статистического исследования зависимостей. Соответствующий математический аппарат, будучи таким образом нацеленным в первую очередь на решение основной проблемы естествознания: как по отдельным, частным наблюдениям выявить и описать интересующую нас общую закономерность, — занимает, бесспорно, центральное место во всем прикладном математическом анализе. Перед тем как перейти к формулировке общей и частных задач статистического исследования зависимостей, условимся описывать функционирование изучаемого реального объекта (системы, процесса, явления) набором переменных (рис.1), среди которых:
x^((1)),x^((2)),… ,x^((p)) — так называемые «входные» переменные, описывающие условия функционирования (часть из них, как правило, поддается регулированию или частичному управлению); в соответствующих математических моделях их называют независимыми, факторами- аргументами, предикторными (или просто предикторами, т. е. предсказателями), экзогенными, объясняющими (в книге мы будем использовать в основном два последних термина);