Preliminari duomenų analizė.Darbo tikslas ir uždaviniai. Darbo tikslas – susipažinti su eksperimentinių duomenų generavimo principais ir preliminarios duomenų analizės metodais. Darbo eiga. Preliminari duomenų analizė programa "Eviews". Eksperimentinių duomenų generavimas. Eksperimentinių duomenų grafinė analizė. Eksperimentinių duomenų tinkamumo įvertinimas. Kintamųjų koreliacinės sąveikos įvertinimas. Aprašomosios statistikos charakteristikos. Duomenų tinkamumas: normalaus pasiskirstymo identifikavimas. Pradinių duomenų grafinė analizė. Koreliacinės sklaidos matrica. Koreliacinė matrica. Dalinė koreliacija. Darbo ataskaita. Darbo uždaviniai. Porinė tiesinė regresija "Excel" skaičiuokle Sudaroma pradinių duomenų lentelė. Kintamųjų grafinė sklaida. Regresinio modelio ekonominė prasmė. Regresijos rezultatai ir jų įvertinimas. Kintamojo y elastingumas veiksnio x2 atžvilgiu. Porinė tiesinė regresija SPP – tais SPP – tais "Statistika" ir "EViews". Regresijos rezultatai SPP – tu "Statistica". Regresijos rezultatai SPP – tu "EViews". Regresijos sudarymas Excel. Determinantų reikšmės. Apskaičiuotos modelio reikšmės. netiesinės regresijos modelis. Darbo ataskaita. Darbo uždaviniai. Netiesinė laipsninė regresija "Excel" skaičiuokle. Pakartojami y ir x2 pradiniai duomenys. Bendroji laipsninės regresijos lygtis. Sudaroma grafinė iliustracija. Tiesinės transformacijos formulė. Logaritmuoti pradiniai duomenys. Sudaroma grafinė iliustracija. Tiesinės transformacijos rezultatai. Tiesinės transformacijos analitinė išraiška. Antilogaritmavimas. Laipsninės regresijos ekonominė prasmė. Apskaičiuojama numatoma būsimo periodo 41 – oji x2 reikšmė darant prielaidą, kad ji bus didesnė 5 proc. už x2 vidurkį. Prognozuojama y 41 – oji reikšmė. Prognozavimas "Excel" – yje pagal tiesės (TREND) ir eksponentinę (GROWTH) funkcijas. Bendroji tiesės (TREND) ir bendroji eksponentinė (GROWTH) funkcijos. Apskaičiuojama numatoma būsimo periodo 41 – oji x2 reikšmė darant prielaidą, kad ji bus didesnė 5 proc. už x2 vidurkį. Faktinės (1–40) ir prognozuojamos (41) modelio reikšmės pagal tiesės (TREND) ir eksponentinę (GROWTH) funkcijas. Faktinės ir prognozuojamos modelio reikšmės pagal tiesės ir eksponentinę funkcijas. Vidutinė absoliutinė procentinė paklaida. Netiesinė laipsninė ir eksponentinė regresija. SPP – tais "Statistica" ir "EViews". Laipsninė regresija SPP – tu "Statistica". Laipsninės regresijos lygtis ir R2. Dispersinė analizė. Apskaičiuojama numatoma būsimo periodo 41 – oji x1 reikšmė darant prielaidą, kad ji bus didesnė 5 proc. už x1 vidurkį. Prognozuojama y 41 – oji reikšmė. Eksponentinė regresija SPP – tu "Statistica". Eksponentinės regresijos lygtis ir R2. Dispersinė analizė. Apskaičiuojama numatoma būsimo periodo 41 – oji x1 reikšmė darant prielaidą, kad ji bus didesnė 5 proc. už x1 vidurkį. Prognozuojama y 41 – oji reikšmė. Netiesinės regresijos rezultatai su "EWievs". Eksponentinės regresijos rezultatai su "EWievs". Išvados. Dauginės tiesinės regresijos modelis (skenuota). Klasikiniai laiko eilučių prognozavimo modeliai (skenuota).
3.36 MB
