БЕЛКООПСОЮЗ
УЧРЕЖДЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ
«БЕЛОРУССКИЙ ТОРГОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ
УНИВЕРСИТЕТ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ КООПЕРАЦИИ»
Кафедра информационно-вычислительных систем
МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В MSEXCEL
Пособие для студентов специальности 1-26 03 01 «Управление информационными ресурсами»
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Одной из особенностей экономических систем является значительное влияние случайных факторов на исследуемые показатели и, следовательно, необходимость учета этого влияния при принятии управленческих решений. Поэтому методы статистического анализа экономической информации изучаются в рамках дисциплины «Экономико-математические методы и модели принятия решений», предназначенной для студентов специальности 1-26 03 01 «Управление информационными ресурсами», целью которой является систематизация знаний по математической статистике, полученных при изучении высшей математики, а также практическое применение этих знаний для задач прикладного характера. Поэтому основная направленность данного пособия – продемонстрировать возможности для статистической обработки табличного процессора MS Excel, который в настоящее время является одним из наиболее популярных средств анализа данных экономических наблюдений. Не умаляя важности специализированных программ для обработки статистических данных (например, пакета Statistica), авторы считают, что изучение интерфейса и возможностей таких объемных и мощных программных продуктов в рамках одного раздела дисциплины займет слишком много времени и отвлечет внимание студентов от сути статистических методов, условий и способов их применения. Поэтому был сделан выбор в пользу MS Excel как уже хорошо знакомого студентам инструмента, возможности которого для статистической обработки данных также весьма велики.
Настоящее издание включает три главы.
· Первая глава «Случайные величины» посвящена базовым понятиям теории вероятностей, где рассматриваются понятия случайного события, вероятности и случайной величины, способы описания законов распределения случайных величин, расчета их основных характеристик. Кроме того, здесь описываются некоторые, наиболее часто встречающиеся, законы распределения случайных величин. При хорошей математической подготовке студентов данная глава может быть пропущена либо использована для повторения отстающими студентами.
· Во второй главе «Выборка и ее анализ» представлены основные подходы к анализу выборочных данных: построение вариационного ряда, полигона частот и гистограммы, расчет выборочных характеристик и анализ полученных значений, проверка гипотезы о соответствии выборочных данных некоторому известному закону распределения. Все этапы анализа выборки могут быть автоматизированы средствами MS Excel. В этой главе излагаются также основные понятия и принципы проверки статистических гипотез.
· Третья глава «Анализ нескольких выборок» позволяет сформировать у студентов представление о сравнительном анализе нескольких случайных величин на основе выборочных данных. Здесь рассматриваются такие направления анализа нескольких выборок, как корреляционный и регрессионный анализ, способы сравнения математических ожиданий и дисперсий двух выборок, а также оценка влияния некоторого фактора на случайную величину с помощью дисперсионного анализа. Все рассматриваемые методы сравнения выборок могут быть автоматизированы с помощью инструментов надстройки Пакет анализа, причем большое внимание уделяется особенностям использования этих инструментов и их правильному выбору.
В пособие включено большое количество примеров реализации описываемых методов в MS Excel. Даны задания для самостоятельной работы, что позволяет использовать данное издание в качестве практикума для лабораторных работ. При этом теоретический материал полностью соответствует лекционному курсу по разделу дисциплины «Экономико-математические методы и модели принятия решений» и может использоваться для самостоятельной работы студентов.
Пособие может быть также использовано магистрантами, аспирантами и студентами других специальностей, если характер их научной работы предполагает обработку результатов экономических наблюдений.
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ, МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО РЕШЕНИЮ ПРИМЕРОВ, ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
1. СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
1.1. Случайные события и вероятность
В теории вероятностей соблюдение совокупности условий при проведении эксперимента называется испытанием. Событие является результатом (или исходом) испытания.
События можно разделить на три вида: достоверные, невозможные и случайные.
Достоверным называется событие, которое обязательно произойдет, если будет осуществлена определенная совокупность условий. Например, если подброшен игральный кубик, то событие «кубик упадет вниз» есть достоверное.
Событие называется невозможным, если оно никогда не произойдет при совокупности данных условий. При подбрасывании кубика событие «кубик улетит в космос» является невозможным.
Событие называется случайным, если в результате наблюдения или испытания оно может произойти или не произойти. Например, «выпадение одного очка», «выпадение двух очков» и т. д. при подбрасывании кубика – случайные события.
В примере с кубиком также предполагалось, что выполняется определенная совокупность условий: подбрасывание происходит на Земле, а не в невесомости, кубик изготовлен из однородного материала, центр его тяжести не смещен и т. д.
Пример 1.1. В урне имеются цветные шары. Из урны наудачу берут один шар. Извлечение шара из урны есть испытание. Появление шара определенного цвета – событие. Хотя обычно это не оговаривается, но предполагается, что здесь
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.
