Курбыко И.Ф., Левизов А.С., Левизов С.В. Методы прикладной статистики

Учебное пособие. — Владимир: Владимирский государственный университет им. А.Г. и Н.Г. Столетовых (ВлГУ), 2018. — 184 с. — ISBN: 978-5-9984-0845-8.Представлены в обобщающем виде основные этапы комплексного анализа данных на основе многомерных методов математической статистики. Изложены теоретические аспекты прогнозирования временных рядов, наиболее часто используемых в экономической практике. Материал по каждой теме проиллюстрирован формулами и примерами подробного решения задач. В качестве аналитического инструмента моделирования используется статистический пакет STADIA.
Адресовано студентам, обучающимся по направлениям подготовки 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», 38.03.05 «Бизнес-информатика», 38.03.01 «Экономика», 02.04.01 «Математика и компьютерные науки», аспирантам и научным работникам, интересующимся задачами прикладной статистики.
Рекомендовано для формирования профессиональных компетенций в соответствии с ФГОС ВО.Предисловие
Введение в прикладную статистику
Представление и обработка статистической информации
Сущность экономико-математического моделирования
Описательная статистика выборочных распределений
Краткая характеристика многомерных методов прикладной статистики
Контрольные вопросы
Корреляционно-регрессионный анализ
О всеобщей связи явлений
Системный подход в исследовании связей
Статистическое изучение корреляции
Основные задачи многомерного корреляционного анализа
Построение моделей парной регрессии
Построение моделей множественной регрессии
Статистический анализ многофакторной системы показателей инновационного развития российских регионов
Контрольные вопросы
Кластерный анализ
Назначение кластерного анализа
Методы кластерного анализа
Пример решения задачи классификации объектов методом кластерного анализа
Контрольные вопросы
Факторный анализ
Теоретические аспекты факторного анализа
Алгоритм выделения главных факторов
Решение задачи кластеризации объектов на основе факторного анализа
Контрольные вопросы
Введение в анализ и прогнозирование временных рядов
Общие сведения о временных рядах
Компонентный состав временных рядов
Сглаживание временных рядов с помощью скользящих средних
О прогнозировании в экономике
Прогнозирование рядов динамики на основе адаптивных методов
Контрольные вопросы
Прогнозирование социально-экономических процессов, подверженных сезонным колебаниям
Понятие сезонных колебаний и сезонной составляющей
Методы выявления сезонных колебаний
Построение тренд-сезонной аддитивной модели
Построение тренд-сезонной мультипликативной модели
Прогнозирование динамики туристских потоков на основе адаптивных моделей Хольта-Уинтерса
Учёт фактора сезонности на основе модели регрессии с фиктивными переменными
Моделирование периодических колебаний временного ряда инвестиций в основной капитал
Выводы по результатам прогнозирования временных рядов
Контрольные вопросы
Заключение
Список использованной литературы