Методические рекомендации к практическим занятиям по компьютерному моделированию социально-экономических процессов. Расторгуев Д.Н. - 7 стр.

UptoLike

Составители: 

7
состояния в краткосрочный период. Следует отметить, что прогнозирование
наиболее эффективно тогда, когда:
развитие изучаемого экономического явления происходит в
соответствии с принципом инерции, то есть имеются все основания полагать,
что закономерности, выявленные в изучаемом периоде, будут сохраняться в
будущем;
правильно выбран прошлый период, по которому определена
закономерность развития, и верно определен период, на который сделан
прогноз, а также правильно выбраны модели прогноза факторных признаков
и параметров уравнения регрессии, позволяющих объективно решать вопрос
об адекватности построенных моделей;
факторы, включенные в модель, имеют конкретное экономическое
содержание, отражающие основные направления социально-экономического
развития.
2.1. Линейное регрессионное моделирование
Линейный регрессионный анализ заключается в подборе графика для
набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия
используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную
значений одной или более независимых переменных. Например, на
спортивные качества атлета влияют несколько факторов, включая возраст,
рост и вес. Регрессия пропорционально распределяет меру качества по этим
трем факторам на основе данных функционирования атлета. Результаты
регрессии впоследствии могут быть использованы для предсказания качеств
нового, непроверенного атлета.
Рис. 3 Диалоговое окно «Регрессия»