ість моделі хороше, адекватне, тобто модель можна використовувати для подальшого аналізу.
- середній коефіцієнт еластичності показує середня зміна результативної ознаки при зміні факторного ознаки на 1% і обчислюється за формулою:
(22)
де - середнє значення змінної;
- середнє значення змінної y.
Якщо рівняння значимо, то за отриманим рівнянням можна буде побудувати прогноз витрат федерального бюджету РФ. Прогноз будується на основі методу екстраполяції. p> Метод екстраполяції вимагає таких припущень, як розвиток явища може бути з достатньою підставою охарактеризовано плавною траєкторією - трендом; загальні умови, що визначають розвиток явища в минулому не зазнають істотних змін у майбутньому.
екстраполятивно методи прогнозування одні з найбільш точних методів прогнозування, якщо застосовуються правильно. Дана група методів прогнозування застосовується в ситуаціях, коли є певний тренд, який, очікується, триватиме і в майбутньому. p align="justify"> Сутність екстраполяції полягає у вивченні склалися в минулому і сьогоденні стійких тенденцій розвитку об'єкта прогнозу і в перенесенні їх на майбутнє. Один з найпоширеніших методів екстраполяції - метод підбору функцій. Головним етапом екстраполяції тренда є вибір оптимального виду функції, що описує емпіричний ряд. Даний етап здійснюється за допомогою програми. Statistica 6.0. p align="justify"> Крім кореляційного і регресійного аналізу дуже часто на практиці використовують кластерний аналіз.
При роботі з багатовимірної сукупністю всі безліч наявних ознак або об'єктів можна розбити на однорідні групи (кластери). Об'єкти або ознаки в одному кластері об'єднані по якомусь узагальнюючим показником. p align="justify"> Щоб об'єднати ознаки або об'єкти в кластер необхідно встановити міру подібності між ознаками. Для оцінки подібності елементів використовується три типи заходів: коефіцієнти подібності, коефіцієнти зв'язку, показники відстані. p align="justify"> У кластерному аналізі використовуються різні міри відстані між об'єктами: Евклідів, Чебишева, за Хеммінг, Махаланобіса та ін
(23) Найбільш поширеними є ієрархічні агломеративні методи. Ієрархічні агломеративні методи призначені в основному для вирішення завдань з невідомим числом класів, коли потрібно побудувати, так зване, ієрархічне дерево досліджуваної сукупності, або Дендрограмма. Принцип роботи ієрархічних агломеративного процедур полягає в послідовному об'єднанні груп елементів спочатку найближчих (далеких), а потім більш віддалених один від одного (наближених один до одного). При цьому агломеративні методи починають зазвичай з об'єднання окремих елементів.
Серед ієрархічних агломеративного методів розрізн...
