Введение. Математические методы обработки информации уже давно применяются в самых разнообразных областях человеческой деятельности

Математические методы обработки информации уже давно применяются в самых разнообразных областях человеческой деятельности. Трудно назвать ту сферу общественно-политической жизни, в которой они бы не использовались. Но, пожалуй, ни в одной области знаний и практической деятельности обработка этой информации (так называемых статистических данных) не играет такой исключительно большой роли, как в экономике, имеющей дело с обработкой и анализом огромных массивов количественной информации о социально-экономических явлениях и процессах. Для достоверного отображения объективно существующих в эконо­мике процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскры­тия причинных зависимостей, т.е. таких связей между процессами, когда из­менения, происходящие в одном из них, являются следствием изменений, происходящих в другом. Всесторонний и глубокий анализ статистических данных предполагает использование различных специальных математиче­ских методов, важное место среди которых занимает корреляционно-регрес­сионный анализ.Основными задачами корреляционного анализа являются оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной зависимости между введенными для изучения процесса переменными (факторами и результатом). Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами, поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий - регрессионным анализом.Использование возможностей современной вычислительной техники, оснащенной пакетами программ машинной обработки информации, позволяет оперативно решать задачи изучения взаимосвязи показателей реальных процессов методами корреляционно-регрессионного анализа. При компьютерной обработке исходной информации вычисление параметров применяемых математических функций и анализ статистических зависимостей являются быстро выполняемыми счетными операциями.Корреляционно-регрессионный анализ считается одним из главных методов в экономике, наряду с оптимизационными расчетами, а также математическим и графическим моделированием трендов (тенденций).Данная работа предназначена для изучения возможностей обработки статистических данных различными методами (в том числе, методами корреляционного и регрессионного анализа) с использованием пакета прикладных программ Microsoft Excel.

Дата добавления: 2015-06-04