📄Работа №119015
Тема: Корреляционно-регрессионный анализ показателей сельскохозяйственного производства
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
информатика
Объем:
45 листов
Год:
2020
Просмотров:
48
4240
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 5
Глава 1. Основные понятия теории корреляционно-регрессионного анализа 6
1.1 Понятие о многомерном корреляционном анализе 6
1.2 Множественный коэффициент корреляции 7
1.3 Частный коэффициент корреляции 10
1.4 Основные положения регрессионного анализа 12
1.5 Множественный регрессионный анализ 13
1.6 Определение доверительных интервалов для коэффициентов и
функции регрессии 19
1.7 Оценка взаимосвязи переменных. Проверка значимости уравнения
множественной регрессии 20
1.8 Мультиколлинеарность 23
Глава 2 Построение многофакторной модели сельскохозяйственного предприятия 25
2.1 Корреляционный анализ 25
2.2 Построение регрессионной модели 30
Глава 3 Программное обеспечение для многофакторной модели 35
3.1 Описание алгоритма построения многофакторной модели 36
3.2 Описание программного обеспечения 38
3.3 Проверка модели на адекватность 39
Заключения 42
Список используемой литературы 43
Глава 1. Основные понятия теории корреляционно-регрессионного анализа 6
1.1 Понятие о многомерном корреляционном анализе 6
1.2 Множественный коэффициент корреляции 7
1.3 Частный коэффициент корреляции 10
1.4 Основные положения регрессионного анализа 12
1.5 Множественный регрессионный анализ 13
1.6 Определение доверительных интервалов для коэффициентов и
функции регрессии 19
1.7 Оценка взаимосвязи переменных. Проверка значимости уравнения
множественной регрессии 20
1.8 Мультиколлинеарность 23
Глава 2 Построение многофакторной модели сельскохозяйственного предприятия 25
2.1 Корреляционный анализ 25
2.2 Построение регрессионной модели 30
Глава 3 Программное обеспечение для многофакторной модели 35
3.1 Описание алгоритма построения многофакторной модели 36
3.2 Описание программного обеспечения 38
3.3 Проверка модели на адекватность 39
Заключения 42
Список используемой литературы 43
📖 Введение
От принятия оптимальных стратегических и тактических управленческих решений зависит состояние экономического процесса в дальнейшем. Использование основных методологических подходов и принципов применения аппарата эконометрического моделирования в процессе анализа позволяет оценить состояние, эффективность экономической системы а также спрогнозировать основные параметры и траектории ее развития под воздействием различных факторов и меняющихся условий функционирования.
Особенно сложно осуществить прогноз показателей в земледельческой отрасли, наиболее зависящей от климатических условий. Возможности современных математических методов и компьютерных технологий, конечно не могут решить все проблемы земледельческой отрасли, но позволяют создать картину функционирования отрасли на протяжении нескольких лет в виде чисел, функциональных зависимостей, схем, диаграмм...
Объектом работы является моделирование стохастических процессов на основе корреляционного и регрессионного анализа.
Предмет работы - методы регрессионного и корреляционного анализа.
Целью работы является построение многофакторной модели сельскохозяйственного предприятия для осуществления количественного анализа основных показателей сельскохозяйственного предприятия
Для достижения поставленной цели необходимо было выполнить следующие задачи:
- Построить многофакторную модель для результативного признака на примере конкретного сельскохозяйственного предприятия, проверить модель на адекватность;
- Разработать программное обеспечение для построения модели.
Особенно сложно осуществить прогноз показателей в земледельческой отрасли, наиболее зависящей от климатических условий. Возможности современных математических методов и компьютерных технологий, конечно не могут решить все проблемы земледельческой отрасли, но позволяют создать картину функционирования отрасли на протяжении нескольких лет в виде чисел, функциональных зависимостей, схем, диаграмм...
Объектом работы является моделирование стохастических процессов на основе корреляционного и регрессионного анализа.
Предмет работы - методы регрессионного и корреляционного анализа.
Целью работы является построение многофакторной модели сельскохозяйственного предприятия для осуществления количественного анализа основных показателей сельскохозяйственного предприятия
Для достижения поставленной цели необходимо было выполнить следующие задачи:
- Построить многофакторную модель для результативного признака на примере конкретного сельскохозяйственного предприятия, проверить модель на адекватность;
- Разработать программное обеспечение для построения модели.
✅ Заключение
Цель данной выпускной квалификационной работы состояла в построение многофакторной модели сельскохозяйственного предприятия для осуществления количественного анализа основных показателей. В результате были достигнуты все поставленные задачи:
- Построена многофакторная модель для результативного признака на примере конкретного сельскохозяйственного предприятия, проверена модель на адекватность.
- Разработано программное обеспечение для построения модели.
В первой главе рассмотрена основные понятия теории корреляционно - регрессионного анализа.
Во второй главе на основе данных сельскохозяйственного предприятия по выращиванию хлопка в Лебапском велаяте Туркменистана построена многофакторная модель, приводятся оценки качества регрессионной модели, осуществляется количественный анализ основных показателей сельскохозяйственного предприятия.
В третьей главе реализовано программное обеспечение прогнозирования на основе модели множественной регрессии с использованием языка программирования Python.
Представленный в работе пример построения и оценки качества регрессионной модели позволяет провести количественный анализ основных показателей сельскохозяйственного предприятия. В результате применения основных методологических подходов и принципов аппарата эконометрического моделирования появляется возможность получения множества разнообразных научно обоснованных вариантов перспективного развития предприятия, что позволяет руководителям составить прогноз экономического развития предприятия и принять наиболее оптимальные стратегические и тактические решения в процессе управления.
- Построена многофакторная модель для результативного признака на примере конкретного сельскохозяйственного предприятия, проверена модель на адекватность.
- Разработано программное обеспечение для построения модели.
В первой главе рассмотрена основные понятия теории корреляционно - регрессионного анализа.
Во второй главе на основе данных сельскохозяйственного предприятия по выращиванию хлопка в Лебапском велаяте Туркменистана построена многофакторная модель, приводятся оценки качества регрессионной модели, осуществляется количественный анализ основных показателей сельскохозяйственного предприятия.
В третьей главе реализовано программное обеспечение прогнозирования на основе модели множественной регрессии с использованием языка программирования Python.
Представленный в работе пример построения и оценки качества регрессионной модели позволяет провести количественный анализ основных показателей сельскохозяйственного предприятия. В результате применения основных методологических подходов и принципов аппарата эконометрического моделирования появляется возможность получения множества разнообразных научно обоснованных вариантов перспективного развития предприятия, что позволяет руководителям составить прогноз экономического развития предприятия и принять наиболее оптимальные стратегические и тактические решения в процессе управления.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.