Kiekybiniai sprendimo metodai (17)

Įvadas. Pradiniai duomenys. Kursiniam projektui paskirtos užduoties duoti Y įvertinimai. Koreliacinė regresinė analizė. Koreliacinė analizė y su kiekvienu x. Veiksnių, tarp kurių egzistuoja stochastinė nepriklausomybė, nustatymas. Porinė regresinė analizė. Daugianarės tiesinės regresijos modelio sudarymas. TREND tiesinė priklausomybė. Tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas. Prognozė slenkančio vidurkio metodu. Eksponentinio išlyginimo metodas. Išvados.

Kursinio darbo tikslai:
1. Koreliacinė regresinė analizė:
1.1 aprašyti tyrimo tikslus;
1.2 atlikti koreliacinę analizę y su kiekvienu x1, ....., xn ( );
1.3 atrinkti x1, x2,…,xm ( m 3) regresinei analizei atlikti;
1.4 atlikti porinę regresinę analizę y su kiekvienu x1, x2,…,xm ;
1.5 atlikti daugianarę koreliacinę regresinė analizę y su (x1, x2,…,xm) naudojant LINEST, TREND funkcijas;
1.6 aprašyti gautus rezultatus;
1.7 pateikti tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžius;
2. Atlikti prognozę slenkančio vidurkio ir eksponentinio išlyginimo metodais.
3. Pateikti išvadas. ...