В В В
Курсова робота
на тему:
«гшення задач прогнозування за допомогою статистичного пакету SPSS В»
Введення
Точна і своєчасна інформація про те, що може статися в економіці та суспільстві в майбутньому, завжди мала значення для тих, хто брав бізнес-рішення. Прогнозування стало важливою частиною процесу планування будь-якої компанії. Розвиток сучасних економічних теорій, а також складних комп'ютерних програм вплинуло на підйом нових методів прогнозування.
Сьогодні ринок статистичного програмного забезпечення вражає своїм різноманіттям. Існує більше тисячі різноманітних програм вирішальних завдання статистичного аналізу даних. Зарекомендували себе представниками цього класу програм є SAS, STATISTICA, Statgraphics, а також вітчизняна розробка пакет STADIA. Однак безперечним лідером є статистичний пакет SPSS.
Метою даної курсової роботи є опис функціональних можливостей системи SPSS та рішення засобами цієї системи задачі прогнозування.
1 . Функціональні можливості системи SPSS
Пакет SPSS для Windows є в даний час одним з лідерів серед універсальних статистичних пакетів. SPSS пропонує повний набір інструментів, що забезпечують ефективну роботу на всіх етапах аналітичного процесу - від планування до управління даними, аналізу даних і представлення результатів.
Програмне забезпечення SPSS дозволяє:
В§ Ефективно здійснювати збір і введення даних;
В§ Організовувати простий доступ до даних;
В§ Ефективно управляти даними;
В§ Використовувати різні статистичні процедури для аналізу даних і будувати більш точні моделі;
В§ Наочно представляти результати тим;
В§ Публікувати результати в Інтернеті.
Для прогнозування числових змінних в системі SPSS можна використовувати такі процедури як:
В§ Лінійна регресія - дослідження взаємозв'язків між предикторами і прогнозованої змінної. Наприклад, прогнозування продажів на основі даних про ціни і доході покупців.
В§ Лінійна регресія доступна в SPSS Base
В§ Регресія на основі зваженого методу найменших квадратів
В§ - Використовується, коли дисперсія незалежної змінної у генеральній сукупності непостійна. p> В§ Регресія на основі зваженого методу найменших квадратів доступна в SPSS Regression Models
В§ Двоетапний метод найменших квадратів - застосовується, коли предиктор і прогнозована змінна роблять взаємний вплив один на одного. p> В§ Двоетапний метод найменших квадратів доступний в SPSS Regression Models
В§ Аналіз виживаності - Оцінка розподілу часових інтервалів між двома подіями, наприклад, тимчасових інтервалів від моменту залучення клієнта до моменту відходу клієнта до конкурентам, навіть якщо друга подія не реєструєть...
