Основы маркетинга. Мурашкин Н.В - 80 стр.

                     Исходными информационными материалами могут также послужить: постановле-
               ния Правительства и Президента России, инструкции и положения, научные отчеты, лите-
               ратурные источники, освещающие вопросы исследования.

                     4.4.2.Обработка и оценка результатов экспериментов
                     Для решения поставленных в исследовании задач при системном подходе могут быть
               использованы в комплексе различные методы обработки материалов эксперимента:
               • экономико-статистические методы;
               • расчетно-аналитические методы;
               • экономико-математические и другие методы.
                     Рассмотрим содержание последних методов, которые в меньшей мере встречаются в
               экономической литературе, но широко используются в экономических и других исследованиях.
                     В основе обработки материалов эксперимента экономико-математическими метода-
                                                                       ми лежит регрессионный анализ,
                                                                       объединяющий практические ме-
                                                                       тоды исследования зависимостей
                                                                       между величинами по статисти-
                                                                       ческим данным. Проблема рег-
                                                                       рессии в математической статис-
                                                                       тике характерна отсутствием до-
                                                                       статочной информации о распре-
                                                                       делении случайных величин.
                                                                              В этой связи, основными
                                                                       задачами регрессионного анали-
                                                                       за являются следующие:
                                                                       • выбор модели регрессии (см.
                                                                       перечень функций, применяе-
                                                                       мых для аналитического вырав-
                                                                       нивания);
                                                                       • оценка параметров выбранной
                                                                       модели методом квадратов;
                                                                       • проверка статистических
                                                                       гипотез о регрессии;
                                                                       • проверка адекватности модели.
                                                                              Для выбора необходимого
                                                                       вида модели надо сформулировать
                                                                       требования, которыми она долж-
                                                                       на удовлетворять: адекватность
                                                                       и простата.
                                                                              Под адекватностью по-
                                                                       нимается способность модели
                                                                       предсказывать результаты экспе-
               римента с требуемой точностью. Простота - элемент относительный и считается самым
               удобным в этом плане - алгебраические полиномы.
                     Функции, применяемые для аналитического выравнивания:
                     Как видно, сложность модели повышается с ростом степени полинома, а, следова-
               тельно, количеством определяемых неизвестных коэффициентов. Так, полином i-й степени



                                                                                                    80




PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com