у.
При машинній обробці вихідної інформації на ЕОМ, оснащених пакетами стандартних програм ведення аналізів, обчислення параметрів застосовуваних математичних функцій є швидко виконуваної лічильної операцією.
Дана робота присвячена вивченню можливості обробки статистичних даних біржових ставок методами кореляційного і регресійного аналізу з використанням пакета прикладних програм Microsoft Excel. p> Роль корреляцонно-регресійного аналізу в обробці економічних даних
Кореляційний аналіз і регресійний аналіз є суміжними розділами математичної статистики, і призначаються для вивчення за вибірковими даними статистичної залежності ряду величин; деякі з яких є випадковими. При статистичної залежності величини не пов'язані функціонально, але як випадкові величини задані спільним розподілом ймовірностей. Дослідження взаємозв'язку випадкових величин біржових ставок призводить до теорії кореляції, як розділу теорії ймовірностей і кореляційному аналізу, як розділу математичної статистики. Дослідження Залежно випадкових величин призводить до моделей регресії і регрессионному аналізу на базі вибіркових даних. Теорія ймовірностей і математична статистика представляють лише інструмент для вивчення статистичної залежності, але не ставлять своєю метою встановлення причинного зв'язку. Подання та гіпотези про причинного зв'язку повинні бути привнесені з деякої іншої теорії, яка дозволяє змістовно пояснити досліджуване явище.
Формально кореляційна модель взаємозв'язку системи випадкових величин може бути представлена ​​в наступному вигляді:, де Z - набір випадкових величин, що впливають на досліджувані випадкові величини.
Економічні дані майже завжди представлені у вигляді таблиць. Числові дані, що містяться в таблицях, зазвичай мають між собою явні (відомі) або неявні (приховані) зв'язку. p> Явно пов'язані показники, які отримані методами прямого рахунку, тобто обчислені за заздалегідь відомим формулами. Наприклад, відсотки виконання плану, рівні, питомі ваги, відхилення в сумі, відхилення у відсотках, темпи зростання, темпи приросту, індекси і т. д.
Зв'язки ж другого типу (неявні) заздалегідь невідомі. Однак необхідно вміти пояснювати і передбачати (прогнозувати) складні явища для того, щоб управляти ними. Тому фахівці за допомогою спостережень прагнуть виявити приховані залежності і висловити їх у вигляді формул, тобто математично змоделювати явища або процеси. Одну з таких можливостей надає кореляційно-регресійний аналіз. p> Математичні моделі будуються і використовуються для трьох узагальнених цілей:
• для пояснення;
• для передбачення;
• для управління. p> Представлення економічних та інших даних в електронних таблицях в наші дні стало простим і природним. Оснащення ж електронних таблиць засобами кореляційно-регресійного аналізу сприяє тому, що з групи складних, глибоко наукових і тому рідко використовуваних, майже екзоти...
