Обработка экспертных оценок и интерпретация результатов. 1.Введение

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "Обработка экспертных оценок и интерпретация результатов. 1.Введение"

Транскрипт

1 Обработка экспертных оценок и интерпретация результатов. 1.Введение Целью обработки оценок является получение обобщенного мнения на основании множественных суждений экспертов. Совместной обработке обычно подлежат оценки, полученные в ходе одной экспертизы. Из-за возможных существенных различий в организации каждая экспертиза разрабатывается отдельно, а методы обработки зависят от типа шкалы, по которой производилось оценивание, способа оценивания, формы проведения опроса и характера полученных результатов. В отличие от методов обработки, последовательность обработки универсальна и включает, как правило, четыре основных этапа: 1) унификацию результатов, состоящую в преобразовании результатов экспертизы (экспертных оценок) в форму, пригодную и удобную для обработки; 2) анализ согласованности мнений экспертов, принимавших участие в экспертизе; 3) выделение высокосогласованных подгрупп, характеризующихся близостью мнений входящих в них экспертов; 4) синтез обобщенного мнения (мнений), состоящий в объединении частных оценок в общий итоговый показатель. 2.Анализ согласованности 2.1 Классификация показателей согласованности Одним из основных инструментов, используемых в анализе и обработке экспертных оценок, является анализ согласованности, задача которого состоит в определении, насколько близки или далеки друг от друга точки зрения экспертов. Анализ согласованности помогает решать ряд важных задач, возникающих при обработке экспертных оценок, в частности: 1) задачу определения результирующих значений, наиболее близких к оценкам, указанным экспертами; 2) задачу классификации экспертов на основании высказанных ими суждений. Очевидно, что способ измерения согласованности экспертных суждений зависит прежде всего от характера оценок - количественного или качественного. Отметим, что анализ согласованности мнений экспертов - лишь частная постановка более общей задачи исследования близости различных процессов и явлений. Сегодня существует довольно обширная номенклатура методов и количественных показателей, позволяющих оценить степень этой близости. Показатели согласованности мнений предназначены для количественной оценки степени совпадений мнений двух или более экспертов по поводу одного или более объектов экспертизы. Рассмотрим классификацию показателей согласованности. В качестве критериев классификации примем: - характер (тип) показателя, отражающий подход к его вычислению;

2 - количество объектов экспертизы, охватываемых показателем; - число экспертов, согласованность которых позволяет оценить показатель. В зависимости от характера и способа вычисления, показатели могут отражать: - относительную частоту противоречий во мнениях без учета расстояния между несовпадающими оценками; - вариационный размах - степень противоречивости мнений с учетом расстояний между отдельными оценками; - средние отклонения - степень противоречивости мнений, основанную на отклонениях оценок от некоторого центрального значения. По количеству охватываемых объектов показатели делятся на две категории - показатели, оценивающие согласованность мнений по поводу одного объекта экспертизы, и показатели для неограниченного числа объектов. По числу экспертов показатели предназначены для оценки согласованности двух либо неограниченного числа экспертов. Классификация 12-ти показателей, рассматриваемых в настоящем разделе, приведена в табл.1. Кроме значений классификаторов в таблице приведены диапазоны значений показателей и характер их изменения при росте согласованности - возрастание (), убывание (Ї) или убывание модуля ( Ї ). Показатель Обозначение Диапазон значений Характер изменения Тип Число объектов Число экспертов ранговой корреляции -Кендела -Спирмена t r r [-1,1] [-1,1] [-1,1] Относительная Вариационный размах парной Вариационный размах

3 корреляции Информационный показатель ассоциации r [-1,1] Средние отклонения H [0,1] Относительная S [0,1] Относительная вариации -рангов -Беккера -значимостей - интерквартильной V V Б V Q [0,1] [0,/2] [0,1] [-1,1] Ї Ї Ї Ѕ Ї Ѕ Относительная Вариационный размах Средние отклонения Вариационный размах конкордации W [0,1] Средние отклонения согласия W [(- 2)/(2-2),1] Относительная

4 2.2 Согласованность ранжирований Пусть объектов подлежали ранжированию. Каждый из экспертов, принимавших участие в экспертизе, сформировал свой вектор рангов объектов. Объединим результаты ранжирования объектов экспертами в матрицу R={r ij½ i=1, j=1 }. Согласованность мнений экспертов при ранжировании оценивается с помощью коэффициентов ранговой корреляции, конкордации и вариации. ы конкордации - общую согласованность мнений всех экспертов о ранге одного объекта экспертизы. Для оценки согласованности двух строгих ранжирований (соответствующих простому упорядочению объектов) используются следующие коэффициенты. ранговой корреляции Кендела: где S = å p ij ( ) p ij ( ), p ij ( ), p ij ( ) элементы матриц отношений П(R ), П(R ), соответствующих ранжированиям R, R. ранговой корреляции Спирмена:

5 где Для нестрогих ранжирований известным является формула коэффициента парной ранговой корреляции: где - показатель связных рангов (Т - для -го эксперта, Т - для -го эксперта; L количество групп связных рангов в ранжировании соответствующего эксперта; t l количество связных рангов в l группе. Рассмотрим процедуру вычисления коэффициента конкордации, характеризующего согласованность ранжирований R 1 R, выполненных экспертами e 1 e соответственно. конкордации рассматривается как отношение: где W = S ( D 2 ) / S ax (*)

6 - отклонение суммы рангов i-го объекта от среднего арифметического сумм всех объектов S ax максимально возможная сумма квадратов отклонений для заданных и. Для строгого ранжирования S ax =1/12*( 2 * ( 3 - )), для нестрогого ранжирования где T j показатель связных рангов в ранжировании j-го эксперта Подставляя в выражение (*), получаем формулу коэффициента конкордации:. Рассмотрим основные свойства коэффициента конкордации. 1. конкордации является как бы общим коэффициентом ранговой корреляции для группы, состоящей из экспертов.

7 2. Диапазон значений - WÎ [0,1]. При полной согласованности мнений, когда все эксперты дают одинаковыеоценки, W=1. При полном отсутствии согласованности оценки совершенно случайны и W=0. В остальных случаях чем больше W, тем выше согласованность экспертных ранжирований. 3. Низкий коэффициент конкордации, полученный для совокупности экспертов, свидетельстует либо о действительном отсутствии общности мнений, либо о наличии внутри этой совокупности отдельных полярных групп, характеризующихся высокой внутренней согласованностью мнений. Так, если половина полностью противоположное ранжирование, то общий коэффициент конкордации W=0, близких к предельным, анализ подобных ситуаций весьма актуален. 3.Выделение высокосогласованных подгрупп Использование экспертных оценок почти наверняка сопряжено с совмещением отличающимися друг от друга (а то и полярных) взглядов на проблему. Эти отличия обусловлены различной квалификацией, мотивацией, мировозрением и образом профессионального мира привлекаемых экспертов. Обобщать такие мнения в единое целое - все равно что вычислять "среднюю температуру по госпиталю". Чтобы избежать такого обобщения, необходимо уметь выявлять и отделять основные точки зрения на проблему с последующим разделением экспертов на группы, отражающие данные точки зрения. Настоящую задачу можно рассматривать как задачу нечеткой классификации, решение которой относится к области многомерного статистического анализа. Известные в статистике методы классификации предполагают две постановки этой задачи: классификация при полностью описанных классах, состоящая в выработке на основе имеющихся данных правила, позволяющего некоторый новый объект отнести к одному из существующих классов, если заведомо неизвестно, какому из них оно принадлежит; классификация при неизвестных классах (классификация без обучения), состоящая в разбиении объектов на классы, столь различные между собой, сколь это возможно. Наиболее популярным методом решения задач первого типа является дискриминантный анализ, предполагающий, что должны иметься значения переменных для объектов, полученные в результате наблюдений. Кроме того, должна быть известна принадлежность каждого объекта к одному из двух или более классов. В процессе дискриминантного анализа подбирается такая линейная комбинация переменных, которая бы максимально разделила все классы. Эта комбинация служит основой правила, позволяющего отнести новый объект к одному из этих классов.

8 Для решения задач второго типа наиболее часто применяются кластерный и факторный анализы. Кластерный анализ также сводится к разработке определенного правила, с помощью которого можно осуществлять разбиение объектов на группы (кластеры) так, чтобы каждый объект принадлежал только одной группе. Факторный анализ основан на исследовании корреляционной матрицы объектов и синтезе гипотетических величин, называемых факторами и находящихся в определенной связи с определенными объектами. Факторы образуют простую структуру, достаточно точно отражающую и воспроизводящую реальные зависимости объектов. По существу, факторы определяют сравнительно далеко отстоящие друг от друга группы (классы) объектов, тесно связанных между собой. Известны также и другие методы классификации, такие как анализ образов, основанный на исследовании коэффициентов множественной регрессии, анализ латентных структур, анализ группировок, основанный на коэффициентах ранговой корреляции, методы таксономии, использующие так называемые коэффициенты сходства в качестве мер близости объектов и др. 4.Интерпретация результатов Целью заключительного этапа экспертного анализа является осмысление полученых результатов и ответ на тот вопрос, ради которого проводилась вся работа. Понять, что означает та или иная цыфра результата можно только исходя из контекста конкретной экспертизы. Поэтому говорить о какой-то единой предметно независимой процедуре семантической интерпретации бессмысленно. Интерпретация результатов включает: - представление и анализ результатов обработки экспертных оценок; - анализ эффективности работы экспертов; - вычисление итоговых показателей модели, исследование факторов и критериев, раскрывающих стоящую задачу; - осмысление результатов и генерацию выводов экспертного анализа.

9 5.Выводы 1. Обработка экспертных оценок включает унификацию результатов, анализ согласованности мнений, выделение высокосогласованных подгрупп и синтез обобщенного мнения. 2. В качестве унифицированных результатов экспертного оценивания выступают вектор относительных значимостей, матрица парных сравнений, вектор идентификаторов и вектор численных оценок. В зависимости от избираемых методов обработки, результаты могут перобразовываться из сильных шкал в более слабые. 3. Основными свойствами оценок, отражающими согласованность мнений экспертов, являются относительная противоречий, вариационный размах и средние отклонения. Для измерения этих свойств известны 12 показателей, позволяющих оценивать парную и множественную согласованность мнений относительно одного или более объектов экспертизы. Каждый показатель согласованности ориентирован на свой тип оценок, однако весьма часты случаи анализа согласованности с помощью показателей более слабых шкал. 4. Выделение высокосогласованных подгрупп является задачей классификации экспертов при неизвестных классах. Эвристический алгоритм такой классификации основан на количественном определении понятия "высокая согласованность", составляющем неформальную часть этом процедуры. 5. Синтез обобщенного мнения осуществляется двумя способами: статическим (среднее арифметическое, среднее взвешенное, сумма рангов, мажоритарная выборка) и алгебраическим (медиана распределения, медиана Кемени, принцип Кондорсе). Выбор метода обобщения определяется типом обобщаемых оценок.

Линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации

Линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации Лекция 10. Методы измерения тесноты парной корреляционной связи. Часть 1 Признаки могут быть представлены в количественных, порядковых и номинальных шкалах. В зависимости от того, по какой шкале представлены

Подробнее

Глава 4 МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК СЦЕНАРИЕВ

Глава 4 МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК СЦЕНАРИЕВ Глава МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК СЦЕНАРИЕВ Методы получения усредненных оценок Анализ экспертных оценок может выполняться с использованием разнообразных статистических методов однако

Подробнее

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю):

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Б..ДВ.. Статистический анализ данных Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Общие сведения. Кафедра Математики и математических методов в экономике.

Подробнее

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ)

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ) ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ) Общие сведения 1. Кафедра Экономики и управления, социологии и юриспруденции 2. Направление подготовки

Подробнее

Оглавление. Введение Лекция 1. Статистика: понятия, предмет, метод, организация... 10

Оглавление. Введение Лекция 1. Статистика: понятия, предмет, метод, организация... 10 Оглавление Введение... 9 Лекция 1. Статистика: понятия, предмет, метод, организация... 10 1.1. Зарождение статистической науки... 10 1.2. Развитие статистической науки... 11 1.3. Основные понятия статистики...

Подробнее

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние,

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние, Лекция 0.3. Коэффициент корреляции В эконометрическом исследовании вопрос о наличии или отсутствии зависимости между анализируемыми переменными решается с помощью методов корреляционного анализа. Только

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ «УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Кафедра ВВТиС

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ «УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Кафедра ВВТиС МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

Подробнее

Коэффициент корреляции рангов Спирмена

Коэффициент корреляции рангов Спирмена Лекция 11. Методы измерения тесноты парной корреляционной связи. Часть Признаки могут быть представлены в количественных, порядковых и номинальных шкалах. В зависимости от того, по какой шкале представлены

Подробнее

МЕТОДЫ И ЗАДАЧИ МНОГОМЕРНОЙ СТАТИСТИКИ

МЕТОДЫ И ЗАДАЧИ МНОГОМЕРНОЙ СТАТИСТИКИ Министерство образования и науки РФ Алтайский государственный университет С.В. Дронов МЕТОДЫ И ЗАДАЧИ МНОГОМЕРНОЙ СТАТИСТИКИ Монография УДК 517.0 ББК 22.172 Д 758 Рецензенты: д.ф.-м.н. Родионов Е.Д.(АлтГУ),

Подробнее

516 Методы обработки многомерных данных и временных рядов 3.3. Упорядоченные ТСП Меры связанности Гудмена Крускала

516 Методы обработки многомерных данных и временных рядов 3.3. Упорядоченные ТСП Меры связанности Гудмена Крускала Оглавление Предисловие... 3 Список используемых сокращений... 5 Список обозначений... 6 Введение... 8 Глава 1. ШКАЛЫ ИЗМЕРЕНИЯ И ТИПЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ДАННЫХ... 11 1.1. Шкалы измерений... 11 1.1.1. Качественные

Подробнее

МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. очень большими. В результате получаются большие дисперсии. X X b X y

МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. очень большими. В результате получаются большие дисперсии. X X b X y МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ Серьезной проблемой при построении моделей множественной регрессии на основе метода наименьших квадратов (МНК) является мультиколлинеарность Мультиколлинеарность

Подробнее

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Общие сведения 1. Кафедра

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Общие сведения 1. Кафедра Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Общие сведения 1. Кафедра Математики и математических методов в экономике 2. Направление подготовки 01.03.02

Подробнее

Проблема мультиколлинеарности в регрессионных моделях

Проблема мультиколлинеарности в регрессионных моделях Проблема мультиколлинеарности в регрессионных моделях ПОНЯТИЕ МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТИ Одно из условий возможности применения МНК матрица коэффициентов системы уравнений наблюдений X должна иметь полный ранг,

Подробнее

Выполнил студент (ИФО 4-2) Карлова А. О. Руководитель проекта к.т.н., доцент Кирьянова Л. В. Проект защищен с оценкой. Фриштер Л. Ю.

Выполнил студент (ИФО 4-2) Карлова А. О. Руководитель проекта к.т.н., доцент Кирьянова Л. В. Проект защищен с оценкой. Фриштер Л. Ю. МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТРОИТЕЛЬНЫЙ

Подробнее

Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса

Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса Пусть имеются две измеренные случайные величины (СВ) X и Y. В результате проведения n измерений получено n независимых пар. Перед

Подробнее

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ИЗМЕРЕНИЙ РЕЖИМНЫХ ПАРАМЕТРОВ В ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ИЗМЕРЕНИЙ РЕЖИМНЫХ ПАРАМЕТРОВ В ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ УДК...0 КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ИЗМЕРЕНИЙ РЕЖИМНЫХ ПАРАМЕТРОВ В ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ Павлюков В.С., Павлюков С.В. Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск, Россия Основные

Подробнее

Планы практических занятий

Планы практических занятий 11. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ОСВОЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ. Приступая к изучению дисциплины, студенту необходимо внимательно ознакомиться с тематическим планом занятий, списком рекомендованной литературы.

Подробнее

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ОРГАНОВ ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ ВЛАСТИ

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ОРГАНОВ ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ ВЛАСТИ УДК 332.14 СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ОРГАНОВ ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ ВЛАСТИ Г.И. Лисогор, Казанский (Приволжский) федеральный университет, Россия, г. Казань Ключевые слова: статистический анализ,

Подробнее

Перечень компетенций ОПК-2 - готовностью применять качественные и количественные методы психологопедагогических

Перечень компетенций ОПК-2 - готовностью применять качественные и количественные методы психологопедагогических Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Общие сведения 1. Кафедра Психологии 2. Направление подготовки 44.03.02 Психолого-педагогическое образование,

Подробнее

А.М. КУЛЕМИН. Оценка качества изложения лекционного материала ППС студентами

А.М. КУЛЕМИН. Оценка качества изложения лекционного материала ППС студентами 50 А.М. КУЛЕМИН Оценка качества изложения лекционного материала ППС студентами УДК 658.562 ФГБОУ ВПО «Владимирский государственный университет имени А.Г. и Н.Г. Столетовых», г. Владимир Проведен статический

Подробнее

3. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Постановка задачи регрессионного анализа

3. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Постановка задачи регрессионного анализа 55 3 РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ 3 Постановка задачи регрессионного анализа Экономические показатели функционирования предприятия (отрасли хозяйства) как правило представляются таблицами статистических данных:

Подробнее

Лекция. Элементы математической статистики.

Лекция. Элементы математической статистики. Лекция. Элементы математической статистики. План. 1. Статистика как наука. Этапы статистической работы.. I-й этап статистической работы. Генеральная совокупность и выборка. 3. I I-ой этап статистической

Подробнее

ОЦЕНКА РИСКОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АВТОТРАНСПОРТНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

ОЦЕНКА РИСКОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АВТОТРАНСПОРТНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ 148 Вопросы экономики и права. 2012. 7 ОЦЕНКА РИСКОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АВТОТРАНСПОРТНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ 2012 С.В. Григорьева Поволжский государственный технологический университет, г. Йошкар-Ола E-mail: nkc.yola@gmail.com

Подробнее

Аннотация к программе по дисциплине «Статистика» по направлению «Экономика», профиль Мировая экономика. квалификация - бакалавр

Аннотация к программе по дисциплине «Статистика» по направлению «Экономика», профиль Мировая экономика. квалификация - бакалавр Аннотация к программе по дисциплине «Статистика» по направлению 38.03.01 «Экономика», профиль Мировая экономика квалификация - бакалавр 1. ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ)

Подробнее

ИСТОРИЯ И ПОЛИТОЛОГИЯ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ СТАТИСТИКИ: ПРИМЕНЕНИЕ В ПОЛИТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

ИСТОРИЯ И ПОЛИТОЛОГИЯ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ СТАТИСТИКИ: ПРИМЕНЕНИЕ В ПОЛИТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ История и политология ИСТОРИЯ И ПОЛИТОЛОГИЯ Гаспарян Михаил Владимирович канд. полит. наук, доцент ФГАОУ ВО «КФУ им. В.И. Вернадского» г. Симферополь, Республика Крым НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ СТАТИСТИКИ:

Подробнее

Лекция 15. Элементы теории корреляции. 1. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости.

Лекция 15. Элементы теории корреляции. 1. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Лекция 5. Элементы теории корреляции.. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Две случайные величины могут быть связаны функциональной зависимостью, т.е. изменение одной из них по

Подробнее

Д.Ю. КУЗНЕЦОВ, Т.Л. ТРОШИНА. Кластерный анализ и его применение

Д.Ю. КУЗНЕЦОВ, Т.Л. ТРОШИНА. Кластерный анализ и его применение Д.Ю. КУЗНЕЦОВ, Т.Л. ТРОШИНА Кластерный анализ и его применение Исследователь часто стоит перед лицом огромной массы индивидуальных наблюдений. Возникает задача сведения множества характеристик к небольшому

Подробнее

Методы моделирования

Методы моделирования Методы моделирования Содержание 1. Понятие модели и МСА 2. Особенности МСА 3. Этапы исследования с помощью МСА 4. Корреляционно-регрессионный анализ 5. Кластерный анализ 6. Методы редукции признакового

Подробнее

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ ТЕМА: СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ 1. Причинность, регрессия, корреляция 2. Применение корреляционно-регрессионный

Подробнее

СТАТИСТИКА Цель и задачи дисциплины

СТАТИСТИКА Цель и задачи дисциплины СТАТИСТИКА 1. Цель и задачи дисциплины Целью изучения дисциплины «Статистика» является ознакомление студентов с содержанием статистики как научной дисциплины, с ее основными понятиями, методологией и методиками

Подробнее

4. СИСТЕМА МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ. ИНТУИТИВНЫЕ МЕТОДЫ

4. СИСТЕМА МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ. ИНТУИТИВНЫЕ МЕТОДЫ 4. СИСТЕМА МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ. ИНТУИТИВНЫЕ МЕТОДЫ Основные понятия темы Система методов прогнозирования и планирования интуитивные методы формализованные методы метод экономического

Подробнее

Вариационный ряд делится тремя квартилями Q 1, Q 2, Q 3 на 4 равные части. Q 2 медиана. Показатели рассеивания. Выборочная дисперсия.

Вариационный ряд делится тремя квартилями Q 1, Q 2, Q 3 на 4 равные части. Q 2 медиана. Показатели рассеивания. Выборочная дисперсия. Квантили Выборочная квантиль x p порядка p (0 < p < 1) определяется как элемент вариационного ряда выборки x (1),, x () с номером [p]+1, где [a] целая часть числа а В статистической практике используется

Подробнее

Контрольные тесты по дисциплине «Эконометрика»

Контрольные тесты по дисциплине «Эконометрика» Контрольные тесты по дисциплине «Эконометрика» Первая главная компонента A. Содержит максимальную долю изменчивости всей матрицы факторов. B. Отражает степень влияния первого фактора на результат. C. Отражает

Подробнее

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ. Методы анализа многомерных данных (наименование дисциплины)

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ. Методы анализа многомерных данных (наименование дисциплины) Кафедра Вычислительные системы и технологии (наименование кафедры) УТВЕРЖДЁН на заседании кафедры "15" октября 2015 г. протокол 3 Заведующий кафедрой Кондратьев В. В. (подпись) ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ПО

Подробнее

Практическая работа Обработка и анализ результатов коллективных решений Цель работы определить коллективную оценку объектов (факторов и пр.

Практическая работа Обработка и анализ результатов коллективных решений Цель работы определить коллективную оценку объектов (факторов и пр. Практическая работа Обработка и анализ результатов коллективных решений Цель работы определить коллективную оценку объектов (факторов и пр с точки зрения их воздействия на некоторую цель или показатель

Подробнее

КРИТЕРИЙ ВЫБОРА НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК С УЧЁТОМ ИХ СОГЛАСОВАННОСТИ

КРИТЕРИЙ ВЫБОРА НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК С УЧЁТОМ ИХ СОГЛАСОВАННОСТИ 65 С.Л.Садов Институт социально-экономических и энергетических проблем Севера Коми НЦ УрО РАН КРИТЕРИЙ ВЫБОРА НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК С УЧЁТОМ ИХ СОГЛАСОВАННОСТИ Типична ситуация, когда важной частью

Подробнее

Содержание. Введение Исходные данные для выполнения контрольных работ Варианты заданий для выполнения контрольных работ...

Содержание. Введение Исходные данные для выполнения контрольных работ Варианты заданий для выполнения контрольных работ... 3 Содержание Введение................................................ 4. Исходные данные для выполнения контрольных работ... 5. Варианты заданий для выполнения контрольных работ... 7 3. Методические указания

Подробнее

Лабораторная работа 3 «Парные сравнения»

Лабораторная работа 3 «Парные сравнения» Лабораторная работа 3 «Парные сравнения» Проф. А.Н.Райков 1. Цели 1. Привить умение быстро и правильно упорядочивать проблемы, альтернативы, объекты, критерии, факторы, характеристики и пр. по приоритету.

Подробнее

Тест по Математическим методам в педагогике и психологии система подготовки к тестам Gee Test oldkyx.com

Тест по Математическим методам в педагогике и психологии система подготовки к тестам Gee Test oldkyx.com Тест по Математическим методам в педагогике и психологии система подготовки к тестам Gee Test oldkyx.com методы и способы сбора информации 1. Принято выделять следующие виды гипотез: 1) [-]подтверждающиеся

Подробнее

Федеральное Государственное Автономное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования «Волгоградский Государственный Университет»

Федеральное Государственное Автономное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования «Волгоградский Государственный Университет» Федеральное Государственное Автономное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования «Волгоградский Государственный Университет» Кафедра фундаментальной информатики и оптимального управления

Подробнее

АННОТАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ ДИСЦИПЛИНЫ ОСНОВЫ МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ Б1.В.ОД.4. Вариативная часть. Обязательная дисциплина.

АННОТАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ ДИСЦИПЛИНЫ ОСНОВЫ МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ Б1.В.ОД.4. Вариативная часть. Обязательная дисциплина. ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ДАГЕСТАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ" МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ УТВЕРЖДАЮ г

Подробнее

1.Цель, задачи и требования к усвоению дисциплины

1.Цель, задачи и требования к усвоению дисциплины 1.Цель, задачи и требования к усвоению дисциплины Дисциплина «Статистика» является одной из дисциплин цикла общих математических и естественнонаучных дисциплин при подготовке дипломированных специалистов

Подробнее

Методы для оценки эффективности маркетинговых решений

Методы для оценки эффективности маркетинговых решений 82 Методы для оценки эффективности маркетинговых решений 2011 О.В. Юдакова кандидат экономических наук, доцент Самарский государственный экономический университет E-mail: olg-yudakova@ya.ru Рассмотренные

Подробнее

1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ 2. ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ 2. ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ 1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ Современные научные данные основываются на аргументированности полученных результатов. При этом одним из важнейших этапов в исследовательской деятельности является качественная и количественная

Подробнее

Реализация алгоритма построения статистической модели объекта по методу Брандона. Постановка задачи

Реализация алгоритма построения статистической модели объекта по методу Брандона. Постановка задачи Голубев ВО Литвинова ТЕ Реализация алгоритма построения статистической модели объекта по методу Брандона Постановка задачи Статистические модели создают на основании имеющихся экспериментальных данных

Подробнее

Домашнее задание 2. Обработка результатов наблюдений двухмерного случайного вектора

Домашнее задание 2. Обработка результатов наблюдений двухмерного случайного вектора Домашнее задание. Обработка результатов наблюдений двухмерного случайного вектора.1. Содержание и порядок выполнения работы Дана парная выборка (x i ; y i ) объема 50 из двумерного нормально распределенного

Подробнее

Предисловие Глава 1. Введение Глава 2. Общий обзор SPSS Глава 3. Создание и редактирование файлов данных...38

Предисловие Глава 1. Введение Глава 2. Общий обзор SPSS Глава 3. Создание и редактирование файлов данных...38 Предисловие...11 От издательства... 12 Глава 1. Введение...13 Анализ данных на компьютере... 13 Необходимые знания... 14 Версии и модули SPSS... 14 Содержание книги... 15 Файлы примеров... 16 Структура

Подробнее

Теория вероятностей и медицинская статистика

Теория вероятностей и медицинская статистика Теория вероятностей и медицинская статистика АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТЕЙ Лекция 7 Кафедра медицинской информатики РУДН Содержание лекции 1. Шкалы измерений 2. Обзор статистических методов анализа 3. Корреляционный

Подробнее

1. Паспорт фонда оценочных средств по дисциплине «Использование статистического пакета SPSS»

1. Паспорт фонда оценочных средств по дисциплине «Использование статистического пакета SPSS» Содержание 1. Паспорт фонда оценочных средств по дисциплине «Использование статистического пакета SPSS»... 4 2. Оценочные средства текущего контроля успеваемости... 5 3. Оценочные средства промежуточной

Подробнее

7. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов

7. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов 7. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Линейная регрессия Метод наименьших квадратов ( ) Линейная корреляция ( ) ( ) 1 Практическое занятие 7 КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Для решения практических

Подробнее

Оглавление. Предисловие авторов.. 3 Предисловие редактора..6 Как читать эту книгу Глава 1. Основные понятия прикладной статистики...

Оглавление. Предисловие авторов.. 3 Предисловие редактора..6 Как читать эту книгу Глава 1. Основные понятия прикладной статистики... Оглавление Предисловие авторов.. 3 Предисловие редактора..6 Как читать эту книгу... 13 Глава 1. Основные понятия прикладной статистики...15 1.1. Случайная изменчивость... 15 1.2. События и их вероятности...

Подробнее

Российский государственный университет им. Г.В.Плеханова, Москва, Россия

Российский государственный университет им. Г.В.Плеханова, Москва, Россия ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ РИСКА Глинка А.В. Российский государственный университет им. Г.В.Плеханова, Москва, Россия EXPERT RISK ASSESSMENT Glinka A. V. Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СООТВЕТСТВИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ ВЫПОЛНЯЕМЫМ ФУНКЦИЯМ ЭКОНОМИСТА

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СООТВЕТСТВИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ ВЫПОЛНЯЕМЫМ ФУНКЦИЯМ ЭКОНОМИСТА Вестник Челябинского государственного университета. 2011. 16 (231). Экономика. Вып. 32. С. 44 48. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СООТВЕТСТВИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ ВЫПОЛНЯЕМЫМ ФУНКЦИЯМ ЭКОНОМИСТА Рассматриваются проблемы

Подробнее

ОГЛАВЛЕНИЕ. Предисловие Введение... 9

ОГЛАВЛЕНИЕ. Предисловие Введение... 9 ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие... 7 Введение... 9 Три значения термина «статистика»... 9 Анализ данных... 13 Методы анализа данных... 18 Глава 1. Осторожно, среднее значение!... 22 Кейс: Надо ли увольнять сотрудника?...

Подробнее

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ Линейная корреляция Как показано выше, облако точек можно описать двумя линиями регрессии регрессией X на Y и Y на X. Чем меньше угол между этими прямыми, тем сильнее зависимость

Подробнее

Âåñòíèê Ñàìàðñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî ýêîíîìè åñêîãî óíèâåðñèòåòà ¹ 2 (64)

Âåñòíèê Ñàìàðñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî ýêîíîìè åñêîãî óíèâåðñèòåòà ¹ 2 (64) УДК 5-7 30 Âåñòíèê Ñàìàðñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî ýêîíîìè åñêîãî óíèâåðñèòåòà. 00. ¹ (64) МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК 00 А.И. Чегодаев* Ключевые слова: экспертные оценки результат экспертизы

Подробнее

Множественный корреляционно-регрессионный анализ

Множественный корреляционно-регрессионный анализ Лабораторные занятия 5, 6 Множественный корреляционно-регрессионный анализ Работа описана в методическом пособии «Эконометрика. Дополнительные материалы» Иркутск: ИрГУПС, 04. Время на выполнение и защиту

Подробнее

ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МНОГОМЕРНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИ ОЦЕНКЕ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ СДЕЛКИ

ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МНОГОМЕРНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИ ОЦЕНКЕ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ СДЕЛКИ ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МНОГОМЕРНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИ ОЦЕНКЕ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ СДЕЛКИ А.Ю. Кудряшова Система банковского риск-менеджмента по направлению корпоративного кредитования, аналогично блоку

Подробнее

Методические указания для проведения практических занятий по теории вероятностей и математической статистике для направления Экономика

Методические указания для проведения практических занятий по теории вероятностей и математической статистике для направления Экономика Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Саратовский государственный университет имени

Подробнее

ПЛАН-КОНСПЕКТ. ТЕМА 5. МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ

ПЛАН-КОНСПЕКТ. ТЕМА 5. МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ ПЛАН-КОНСПЕКТ. ТЕМА 5. МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ Вопросы: 1. Сущность математико-статистических методов изучения связей 2. Корреляционный анализ 3. Регрессионный анализ 4. Кластерный

Подробнее

j n n ij Р i вероятность попадания объекта в i-строку, Р j вероятность попадания объекта в j-столбец,

j n n ij Р i вероятность попадания объекта в i-строку, Р j вероятность попадания объекта в j-столбец, 3 Методы статистической обработки данных 3. Анализ таблиц сопряженности. Для исследования взаимосвязи пары качественных признаков между собой применяется анализ таблиц сопряженности. Таблица сопряженности

Подробнее

Сглаживание экспериментальных зависимостей по методу наименьших квадратов (аппроксимация)

Сглаживание экспериментальных зависимостей по методу наименьших квадратов (аппроксимация) Аппроксимация по МНК Сглаживание экспериментальных зависимостей по методу наименьших квадратов (аппроксимация) Одна из главных задач математической статистики нахождение закона распределения случайной

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа Корреляционный анализ Оглавление Понятие корреляционного и регрессионного анализа... 3 Парный корреляционный анализ. Коэффициент корреляции... 4 Задание

Подробнее

Экономика, управление, право

Экономика, управление, право Экономика управление право 7. Население и общество: бюллетень. М.: Росстат 00. 07. С. 58-6. 8. Там же. 08. С.9-0. 9. Статистический сборник. Саранск: Террит. орган гос. статистики по РМ 009. с. 0. Индексы

Подробнее

Корреляционный анализ.

Корреляционный анализ. Корреляционный анализ. Корреляционно-регрессионный анализ выполняется на основе анализа эмпирических данных. Методы такого анализа являются составной частью эконометрики, которая устанавливает и исследует

Подробнее

МОСКОВЦЕВ В.В. Методические рекомендации по формированию группы экспертов

МОСКОВЦЕВ В.В. Методические рекомендации по формированию группы экспертов МОСКОВЦЕВ В.В. Методические рекомендации по формированию группы экспертов Эффективность использования экспертных оценок Экспертные оценки в той или иной форме использовались во все времена. Однако внимание

Подробнее

Особое внимание уделяется проблеме оценки достоверности статистической информации, приводится важный для теории статистики материал, связанный с

Особое внимание уделяется проблеме оценки достоверности статистической информации, приводится важный для теории статистики материал, связанный с Салин В. Н., Чурилова Э. Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансовоэкономического профиля: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2006. - 480 с: ил. Особое внимание уделяется проблеме

Подробнее

Задача скачана с сайта www.matburo.ru МатБюро - Решение задач по высшей математике

Задача скачана с сайта www.matburo.ru МатБюро - Решение задач по высшей математике Тема: Статистика Задача скачана с сайта MatBuroru ЗАДАНИЕ Имеются данные 6%-ного механического отбора магазинов торговой фирмы по стоимости основных фондов (млрд руб): 4,,9 3,1 3,9 1,7,8 1,8,9 7,1,5 4,7

Подробнее

РЕЗУЛЬТАТЫ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА ПРИЗНАКОВ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

РЕЗУЛЬТАТЫ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА ПРИЗНАКОВ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. - 2005. - 3. - 1-4 УДК 62-50:519.216 РЕЗУЛЬТАТЫ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА ПРИЗНАКОВ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ Ю.В. БЕЛЬСКАЯ, И.А. ПОЛЕТАЕВА, Е.С. КИРЮШИНА Представлен

Подробнее

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика» ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

Лекция 5. Показатели вариации

Лекция 5. Показатели вариации Лекция 5. Показатели вариации Основные показатели вариации Вариация значений признака представляет наибольший интерес при исследовании социально-экономических явлений и процессов. Вариация колеблемость,

Подробнее

Электронная библиотека БГЭУ

Электронная библиотека БГЭУ Тема 1: Множественная линейная регрессия. Метод главных компонент Задача 1. Известная информация по некоторым экономическим показателям за 2001 год по ряду регионов России. Субъекты РФ y x 1 x 2 x 3 x

Подробнее

Глава 9. Регрессионный анализ 9.1. Задачи регрессионного анализа

Глава 9. Регрессионный анализ 9.1. Задачи регрессионного анализа 46 Глава 9. Регрессионный анализ 9.. Задачи регрессионного анализа Во время статистических наблюдений как правило получают значения нескольких признаков. Для простоты будем рассматривать в дальнейшем двумерные

Подробнее

Предисловие к третьему изданию 13. Глава 1. Предварительные сведения 19

Предисловие к третьему изданию 13. Глава 1. Предварительные сведения 19 СОДЕРЖАНИЕ Предисловие к третьему изданию 13 Глава 1. Предварительные сведения 19 1.1. Распределения: нормальное, t и F 19 1.2. Доверительные интервалы и t-критерий 23 1.3. Элементы матричной алгебры 25

Подробнее

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОТБОРА ПРЕДПРИЯТИЙ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОТБОРА ПРЕДПРИЯТИЙ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ Технические науки ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ Донской Александр Дмитриевич доцент Муджири Галина Ивановна старший преподаватель Борисова Ольга Николаевна канд. физ.-мат. наук, доцент ГБОУ ВО МО «Технологический

Подробнее

Содержание. Предисловие... 9

Содержание. Предисловие... 9 Содержание Предисловие... 9 Введение... 12 1. Вероятностно-статистическая модель и задачи математической статистики...12 2. Терминология и обозначения......15 3. Некоторые типичные статистические модели...18

Подробнее

Дисциплина «СТАТИСТИКА»

Дисциплина «СТАТИСТИКА» Дисциплина «СТАТИСТИКА» 1. Цель и задачи дисциплины Место дисциплины в структуре основной профессиональной образовательной программы Дисциплина «Статистика» относится к вариативной части Блока 1 (Б1.В.09)

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика 4. Тип заданий Контрольные работы Количество этапов формирования компетенций

Теория вероятностей и математическая статистика 4. Тип заданий Контрольные работы Количество этапов формирования компетенций 8. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю):. Кафедра Общие сведения. Направление подготовки Экономика Математики и математических методов в экономике

Подробнее

корреляционный анализ

корреляционный анализ корреляционный анализ причинно-следственная связь задача общей теории статистики: исследование объективно существующих связей между явлениями факторы (признаки) среди всех явлений оказывают самое существенное

Подробнее

Пояснительная записка Рабочая программа по алгебре 8 класса соответствует Федеральному компоненту государственного образовательного стандарта

Пояснительная записка Рабочая программа по алгебре 8 класса соответствует Федеральному компоненту государственного образовательного стандарта Пояснительная записка Рабочая программа по алгебре 8 класса соответствует Федеральному компоненту государственного образовательного стандарта начального общего, основного общего и среднего (полного) общего

Подробнее

3. Что такое критерии согласия? 4. С помощью какого критерия можно выявить связь между двумя количественными

3. Что такое критерии согласия? 4. С помощью какого критерия можно выявить связь между двумя количественными БИЛЕТЫ К ЭКЗАМЕНУ ПО ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКЕ ВАРИАНТ 200013 1. Как записывается выборочное среднее для не сгруппированных данных? 2. Для чего нужно вычислять доверительный интервал оценки? Приведите содержательный

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа 3 Парная регрессия Оглавление Парная регрессия... 3 Метод наименьших квадратов (МНК)... 3 Интерпретация уравнения регрессии... 4 Оценка качества построенной

Подробнее

Принятие решений коллективом экспертов

Принятие решений коллективом экспертов Лекция Принятие решений коллективом экспертов ЮТИ ТПУ Кафедра информационных систем Направление 09.04.03 Прикладная информатика 2016 1 Групповой выбор решения Под групповым выбором понимают процедуру принятия

Подробнее

Проблема согласования ранжирований

Проблема согласования ранжирований 2 Индивидуальный выбор Выбор заключается в определении элемента множества, который обладает некоторыми наилучшими с нашей точки зрения характеристиками Элементы такого множества рассматриваются как альтернативы

Подробнее

ТЕМА 3. ОСОБЫЕ СЛУЧАИ В МНОГОФАКТОРНОМ РЕГРЕССИОННОМ АНАЛИЗЕ Мультиколлинеарность

ТЕМА 3. ОСОБЫЕ СЛУЧАИ В МНОГОФАКТОРНОМ РЕГРЕССИОННОМ АНАЛИЗЕ Мультиколлинеарность ТЕМА. ОСОБЫЕ СЛУЧАИ В МНОГОФАКТОРНОМ РЕГРЕССИОННОМ АНАЛИЗЕ Мультиколлинеарность 67 Количественная оценка параметров уравнения регрессии предполагает выполнение условия линейной независимости между независимыми

Подробнее

Использование инструментария математической статистики для прогнозирования инвестиционноинновационного потенциала Республики Башкортостан

Использование инструментария математической статистики для прогнозирования инвестиционноинновационного потенциала Республики Башкортостан Использование инструментария математической статистики... Использование инструментария математической статистики для прогнозирования инвестиционноинновационного потенциала Республики Башкортостан Э.ХАЛИКОВА,

Подробнее

КАФЕДРА ФИЗИКИ И МАТЕМАТИКИ. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ по дисциплине «Математическое моделирование и оптимизация химико-технологических процессов»

КАФЕДРА ФИЗИКИ И МАТЕМАТИКИ. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ по дисциплине «Математическое моделирование и оптимизация химико-технологических процессов» ПЯТИГОРСКИЙ МЕДИКО-ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ филиал государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Подробнее

7 Корреляционный и регрессионный анализ

7 Корреляционный и регрессионный анализ 7 Корреляционный и регрессионный анализ. Корреляционный анализ статистических данных.. Регрессионный анализ статистических данных. Статистические связи между переменными можно изучать методами дисперсионного,

Подробнее

Абдиев Б.А. «Эконометрика» Предназначено для студентов специальности: Финансы, вечернее отделение (2 курс 4г.о.) Учебный год:

Абдиев Б.А. «Эконометрика» Предназначено для студентов специальности: Финансы, вечернее отделение (2 курс 4г.о.) Учебный год: Абдиев Б.А. «Эконометрика» Предназначено для студентов специальности: Финансы, вечернее отделение (2 курс 4г.о.) Учебный год: 2015-2016 Текст вопроса 1 Парная регрессия у=а+вх+е представляет собой регрессию

Подробнее

«Кластеры на факторах» - об одном распространенном заблуждении

«Кластеры на факторах» - об одном распространенном заблуждении Привет Асхат Хасянович! Написал тут (грешным делом) статью на ту тему, о которой мы с тобой неоднократно говорили. Статья пойдет в летний номер "Социология 4М". Мне было бы интересно твое мнение и, возможно,

Подробнее

СТАТИСТИЧЕСКИЙ ВЫВОД. гипотезы. 1. Введение в проблему статистического вывода. 2. Статистические гипотезы. 3. Статистический критерий

СТАТИСТИЧЕСКИЙ ВЫВОД. гипотезы. 1. Введение в проблему статистического вывода. 2. Статистические гипотезы. 3. Статистический критерий СТАТИСТИЧЕСКИЙ ВЫВОД 1. Введение в проблему статистического вывода 2. Статистические гипотезы 3. Статистический критерий 4. Статистическая значимость 5. Классификация статистических критериев 6. Содержательная

Подробнее

ОСНОВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОГО ПРЕДМЕТА «АЛГЕБРА 7 9 КЛАСС»

ОСНОВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОГО ПРЕДМЕТА «АЛГЕБРА 7 9 КЛАСС» ОСНОВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОГО ПРЕДМЕТА «АЛГЕБРА 7 9 КЛАСС» 1. Планируемые предметные результаты освоения алгебры за курс основной школы (7 9 классы). 2. Содержание учебного предмета с указанием

Подробнее

Глава 18: ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЕ МАТРИЧНЫЕ ГРАФИКИ

Глава 18: ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЕ МАТРИЧНЫЕ ГРАФИКИ 18. ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЕ МАТРИЧНЫЕ ГРАФИКИ - ОГЛАВЛЕНИЕ Глава 18: ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЕ МАТРИЧНЫЕ ГРАФИКИ Оглавление ОБЗОР... 2840 Матричные графики... 2840 Представление данных... 2841 Матричные графики значений

Подробнее

Российский государственный торгово-экономический университет. Тульский филиал. Кафедра ОМиЕНД. Юдин С.В. МАТЕМАТИКА. Лабораторные работы 1, 2, 3

Российский государственный торгово-экономический университет. Тульский филиал. Кафедра ОМиЕНД. Юдин С.В. МАТЕМАТИКА. Лабораторные работы 1, 2, 3 Российский государственный торгово-экономический университет Тульский филиал Кафедра ОМиЕНД Юдин С.В. МАТЕМАТИКА Лабораторные работы 1,, 3 Методические указания по выполнению Тула - 011 1 Лабораторная

Подробнее

I. Аннотация 1. Цели и задачи дисциплины

I. Аннотация 1. Цели и задачи дисциплины I. Аннотация 1. Цели и задачи дисциплины Программа предназначена для более углубленного изучения курса Высшей математики и прикладных вопросов применения математики при решении задач физической культуры

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ТЕРСКИЙ ФИЛИАЛ "КАБАРДИНО-БАЛКАРСКИЙ ГОСУДАРСВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ В.М.

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ТЕРСКИЙ ФИЛИАЛ КАБАРДИНО-БАЛКАРСКИЙ ГОСУДАРСВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ В.М. МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ТЕРСКИЙ ФИЛИАЛ ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО БЮДЖЕТНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ "КАБАРДИНО-БАЛКАРСКИЙ ГОСУДАРСВЕННЫЙ

Подробнее

ТВОРЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМЕТРИКА» НА ТЕМУ: «МНОЖЕСТВЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ»

ТВОРЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМЕТРИКА» НА ТЕМУ: «МНОЖЕСТВЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ» ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА И ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ ПРИ ПРЕЗИДЕНТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ» ЧЕЛЯБИНСКИЙ ФИЛИАЛ ТВОРЧЕСКОЕ

Подробнее

Введение в экспертный анализ. 1.Предпосылки возникновения экспертных оценок.

Введение в экспертный анализ. 1.Предпосылки возникновения экспертных оценок. Введение в экспертный анализ. 1.Предпосылки возникновения экспертных оценок. Из-за нехватки знаний задача кажется сложной и неразрешимой. В теории и практике современного управления можно выделить следующие

Подробнее

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОМИТЕТОВ В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ С НЕТОЧНЫМИ ЭКСПЕРТНЫМИ ОЦЕНКАМИ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОМИТЕТОВ В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ С НЕТОЧНЫМИ ЭКСПЕРТНЫМИ ОЦЕНКАМИ Известия Челябинского научного центра вып. 2 () 200 ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ УДК 59.7 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОМИТЕТОВ В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ С НЕТОЧНЫМИ ЭКСПЕРТНЫМИ ОЦЕНКАМИ Б.М. Кувшинов

Подробнее