Исследование случайных явлений вероятностно-статистическими методами (стр. 5 из 5)
Эксцесс я высчитал с помощью пакета программ MS Excel, он равен -1,295349862, это говорит об относительно сглаженном распределении.
Асимметрия характеризует степень нессиметричности распределения относительно его среднего. положительная асимметрия указывает на отклонение распределения в сторону положительных значений. Отрицательная асимметрия указывает на отклонение распределения в сторону отрицательных значений.
Асимметрию я рассчитал помощью пакета программ MS Excel, она равна 0,602642408, что говорит об отклонении в сторону отрицательных значений.
Учитывая вышенаписанное, можно утверждать о том, что данное распределение случайной компоненты не соответствует нормальному распределению. т.к. эти величины не малы.
Математическое ожидание равно 12.
Выполним точечный прогноз значений зависимой переменной Y по линейному тренду для t=8 и t=9.
Подставив эти значения в уравнения прямой, мы получаем, что при t=8 y= 23,6714 и для t=9 y= 26,6107.
Вывод о качестве трендовых моделей:
Все модели качественны и адекватны (пригодны для практического применения). С течением времени происходит тенденция возрастания линий трендов.
Ответ: R2=
, критерий Фишера равен 57,0848, критерий поворотных точек равно 0,09, он равен -1,295349862, это говорит об относительно сглаженном распределении, асимметрия равна 0,602642408, что говорит об отклонении в сторону отрицательных значений, МОЖ равно 12, точечный прогноз значений зависимой переменной Y по линейному и квадратичному тренду при t=8 y= 23,6714 и для t=9 y= 26,6107.Вывод
В ходе выполнения курсовой работы я закрепил теоретические знания и отработал практические умения, полученные на лекциях и других видах занятий, в результате чего вырабатывалось вероятностно-статистическое мышление, необходимое для исследования сложных систем различной природы со стохастическими переменными.
Данная курсовая работа формировала умение самостоятельно решать задачи по определению вероятностных и числовых характеристик случайных явлений с обоснованием применяемых при этом теоретических положений и анализом полученных результатов.
Эта курсовая работа имела большое практическое значение, т.к. решались типичные повседневные задачи, с которыми может столкнуться менеджер на работе.
Так же эта курсовая работа позволила ещё раз отработать навыки и закрепить знания, полученные при изучении дисциплины математический анализ.
Список использованной литературы
1. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. Учебник для вузов – М.: «Высшая школа», 2000г.
2. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. – М.: «Высшая школа». – 2003 г.
3. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Прикладные задачи теории вероятностей. – М.: «Радио и связь». – 1983г.
4. Виноградов С.А. и др. Теория вероятностей и математическая статистика. 5. Учебно-методическое пособие для практических занятий. МО, 1998 г.