Корреляционный и регрессионный анализ данных

Вид работы: Курсовая работа | Предмет работы: Прикладная математика | Количество листов: 19

Величина R^2 = 0,713 означает, что 71,3% вариации среднедневной заработной платы(y) можно объяснить вариацией среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного(x),остальные 29 % вариации моделируемого показателя остались необъясненными в рамках данной модели, их можно объяснить влиянием прочих факторов, не включенных в данную модель.

ВВЕДЕНИЕ
1. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
1.1 Основные положения корреляционного анализа
1.2 Свойства коэффициента корреляции
1.3 Классификации корреляционных связей
1.4 Парная корреляция
1.5 Множественная корреляция
2. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
2.1 Основные положения регрессионного анализа
2.2 Линейная регрессия
2.3 Нелинейная регрессия
3. ПРИМЕР КОРРЕЛЯЦИОННОГО И РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В MS EXCEL
3.1 Корреляционный анализ данных в MS Excel
3.2 Регрессионный анализ данных в MS Excel
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПОМОЩЬ С НАУЧНОЙ РАБОТОЙ

Подготовим для Вас работу по стандартам Вузов

Готовая работа с высокой уникальностью по минимальной цене

Срок выполнения от 2 часов

Антиплагиат более 70%

Быстрый заказ работы