Здесь можно найти образцы любых учебных материалов, т.е. получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Курсовик Корреляционный- регрессионный анализ и продуктивность в животноводстве

Информация:

Тип работы: Курсовик. Предмет: Статистика. Добавлен: 11.3.2014. Сдан: 2013. Страниц: 31. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Содержание
Введение…………………………………………………………………………...3
Глава1 Корреляционный- регрессионный анализ………………………………4
1.1 Теоретические основы корреляционно-регрессионного анализа…………..4
1.2 Парная корреляция и применение парного уравнения регрессии…………8
1.3 Показатели тесноты связи……………………………………………………9
Глава 2 Продуктивность в животноводстве……………………………………16
2.1Понятие продукции животноводства и продуктивности животных….......16
2.2Статистические показатели продуктивности животных и методология их расчёта……………………………………………………………………………19
Глава3 Расчетная часть задачи………………………………………………….26
Заключение……………………………………………………………………….30
Литература……………………………………………………………………….32


Введение
В современном обществе важную роль в механизме управления экономикой выполняет статистика. Она осуществляет сбор, научную обработку, обобщение и анализ информации, характеризующей развитие экономики страны, культуры и уровня жизни населения. В результате предоставляется возможность выявления взаимосвязей в экономике, изучения динамики ее развития, проведения сопоставлений и в конечном итоге - принятия эффективных управленческих решений.
Статистика является методологической основой для многих экономических дисциплин. В частности, наиболее тесным образом связаны статистика и анализ. Статистическая методология является в анализе основополагающей. Все аналитические данные получают с помощью статистических приемов.
Целью курсовой работы является систематизация и углубление знаний студентов в области статистики, полученных в ходе теоретических и практических занятий, а так же привитие профессиональных навыков по формированию достоверной статистической информации и ее обработке.
Основные задачи курсовой работы:
-Изучение корреляционно-регрессионного анализа, его понятия, применение и ограничения ;
-Изучение продуктивности животных, её теоретические обоснования, показатели и методологию их расчетов;
-Рассчитать задачу на тему корреляционный анализ в изучении продуктивности животных, и получить линейный коэффициент корреляции и его тесноту связи.


Глава1 Корреляционный анализ
1.1Теоретические основы корреляционно-регрессионного анализа
Большинство статистических исследований ставит своей целью выявление взаимозависимостей меду признаками. Все статистические методы прогнозирования базируются на факте существования таких зависимостей, иначе прогноз стал бы невозможным. Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса: факторные, или факторы - признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними, признаков, и результативные - признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков.
Между общественными явлениями существует два типа связи: функциональная и статистическая.
Функциональная связь двух величин возможна лишь при условии, что вторая из них зависит только от первой. В реальной природе ( и тем более в обществе) таких связей нет; они являются лишь абстракциями, полезными и необходимыми при анализе явлений, но упрощающими реальность. Функциональная зависимость данной величины y от многих факторов и ни от чего более. Все явления и процессы реального мира связаны между собой, и нет такого конечного числа переменных k, которое абсолютно полно определяло бы собой зависимую величину y. Следовательно, множественная функциональная зависимость переменных есть тоже абстракция, упрощающая реальность.
Корреляционной связью называется важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой переменной. В статистике принято различать следующие варианты зависимостей:
1. парная корреляция - связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными)
2. частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.
3. множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование
По направлению различают прямую связь, при которой с увеличением (уменьшением) значений факторного признака происходит увеличение (уменьшение) значений результативного, и обратную связь, при которой значения факторного признака изменяются под воздействием факторного в противоположном направлении.
Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направления связи и установление аналитической формы связи. Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение результативного признака обусловлено влиянием одного или нескольких факторов, а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения. Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: первая оценивает силу статистической связи, вторая исследует ее форму.
Предпосылки корреляционно-регрессионного анализа.
1. Наличие данных по достаточно большой совокупности явлений. Это общее условие всякого статистического исследования. Обычно считается, что число наблюдений должно быть в 5-6 (а лучше - не менее чем в 10 раз) больше числа факторов. Большое число наблюдений позволяет закону больших чисел, действуя в полную силу, обеспечить эффективное взаимопогашение случайных отклонений от закономерного характера связи признаков.
2. Качественная однородность тех единиц, которые подвергаются изучению методами корреляционно-регрессионного анализа.
3. При выполнении вышеуказанных требований далее необходимо провести количественную оценку однородности исследуемой совокупности по комплексу признаков. Одним из возможных вариантов такой оценки является расчет относительных показателей вариации (традиционно широкое применение для этих целей получил коэффициент вариации).
4. При ограничении числа факторов, вводимых в модель, наряду с качественным анализом целесообразно использовать и количественные оценки, позволяющие конкретно охарактеризовать влияние факторов на результативный показатель. Включаемые в исследование факторы должны быть независимы друг от друга, так как наличие тесной связи между ними свидетельствует о том, что они характеризуют одни и те же стороны изучаемого явления и дублируют друг друга.
5. Целесообразным является изучение формы распределения исследуемых признаков, т.к. все основные положения теории корреляции разрабатывались применительно к предположению о нормальном характере распределения исследуемых признаков. Это условие связано с применением метода наименьших квадратов при расчете параметров корреляции: только при нормальном распределении метода наименьших квадратов дает оценку параметров, отвечающую принципам максимального правдоподобия. На практике эта предпосылка выполняется приближенно. Однако при значительном отклонении распределения признаков от нормального закона возникают проблемы с оценкой надежности рассчитанных по выборочным данным коэффициентов корреляции.
В соответствии с сущностью корреляционной связи ее изучение имеет две цели:
1. измерение тесноты связи двух или более признаков между собой
2. измерение параметров уравнения, выражающего зависимость средних величин результативного признака от значений одного или нескольких факторных признаков;
Корреляционная связь между признаками может возникнуть разными путями. Первый (важнейший) путь - причинная зависимость результативного признака (его вариации) от вариации факторного признака. Например, признак х - балл оценки плодородия почв, признак у - урожайность сельскохозяйственной культуры. Здесь совершенно ясно логически, какой признак выступает как независимая переменная (фактор) х, какой - как зависимая переменная
(результат) у.
Второй путь - сопряженность, возникающая при наличии общей причины. Известен классический пример, приведенный крупнейшим статистиком России начала XX в. А. А. Чупровым: если в качестве признака х взять число пожарных команд в городе, а за признак у - сумму убытков за год в городе от пожаров, то между признаками х и у в совокупности городов России существовала прямая корреляция; в среднем чем больше пожарников в городе, тем больше и убытков от пожаров! Уж не занимались ли пожарники поджигательством из боязни потерять работу? Но дело в другом. Данную корреляцию нельзя интерпретировать как связь причины и следствия; оба признака-следствия общей причины - размера города. Вполне логично, что в крупных городах больше пожарных частей, но больше и пожаров, и убытков от них за год, чем в малых городах.
Третий путь возникновения корреляции - взаимосвязь признаков, каждый из которых и причина, и следствие. Такова, например, корреляция между уровнями производительности труда рабочих и уровнем оплаты 1 ч труда (тарифной ставкой). С одной стороны, уровень зарплаты - следствие производительности труда: чем она выше, тем выше и оплата. ........


Список литературы:
1 Гусаров В. М. Теория статистики. М.: Аудит,1998
2 Елисеева И. И. ,Юзбашев М. М. « Общая теория статистики «: Учебник для вузов. М.: Финансы и статистика,1995
3 Теория статистики ред. Р.А.Шмойлова. М.: Финансы и статистика, 1998
4 Афанасьев В.Н. Методика определения эффективности устойчивости сельскохозяйственного производства. Оренбург: Издательство ОГАУ, 1995
5 Афанасьев В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства. М.: Финансы и статистика, 2003.
6 Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально экономической статистики: Учебник. М.: Издательство МСХА, 1998.
7 Маркова А.И. Курс лекций по сельскохозяйственной статистике с основами экономической статистики: Учебное пособие. М.: Издательство ОГАУ, 1999.
8 Ефимова М.Р. и др. Общая теория статистики: Учебник для вузов. М.: ИНФРА-М, 1996.



Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.