Статистическое моделирование эксперимента с днями рождения
Лабораторная работа, 02 Ноября 2011
1. Объектом исследования является вероятность выпадения двух совпадающих чисел из 365 в зависимости от числа экспериментов. В нашем случае мы рассматриваем дни рождения и число экспериментов, это, по сути, число участвующих человек.
2. Для построения мат. модели предполагаем, что дата дней рождения является случайными числом от 1 до 365, все даты равновероятны. Данное упрощение применимо, т.к. случайным образом происходит отбор людей, хотя в некоторые месяцы (например, август) женятся чаще.
Статистический анализ и моделирование налоговых поступлений в бюджет
Курсовая работа, 21 Декабря 2011
Налоги представляют собой обязательные и безвозмездные сборы (изъятие средств), взимаемые государственными органами всех уровней с физических и юридических лиц по ставкам, установленным в законодательном порядке, с целью финансирования общественных расходов. Налоги являются необходимым звеном социально-экономических отношений в обществе и государстве и существуют с момента его возникновения. Иными словами, налоги — это плата за цивилизацию. Впервые основные принципы налогообложения были сформулированы А. Смитом (1723—1790) в его основном труде «Исследование о природе и причинах богатства народов» (1776). И по сей день актуальны следующие принципы:
Статистический анализ и моделирование процессов авторегресии и скользящего среднего
Курсовая работа, 25 Февраля 2013
Дана реализация стационарного в широком смысле эргодического случайного процесса с дискретным временем (стационарная случайная последовательность, временной ряд) – выборка из 5000 последовательных значений (отсчётов) процесса.
1.Оценить моментные функции случайного процесса, рассчитав выборочное среднее, выборочную дисперсию и выборочную нормированную корреляционную функцию. Оценить радиус корреляции случайного процесса. Изобразить графически оценку нормированной корреляционной функции.
2.Построить модели авторегрессии (АР), модели скользящего среднего (СС) и смешанные модели авторегрессии и скользящего среднего (АРСС) до третьего порядка включительно: АРСС (M, N), M = 0, 1, 2, 3; N = 0, 1, 2, 3. Каждую из построенных моделей записать в явном виде с численными значениями параметров.
Статистический анализ и моделирование производительности труда и её факторов в промышленности Республики Беларусь
Дипломная работа, 29 Января 2013
Цель работы: изучение статистических и эконометрических моделей динамики и взаимосвязи производительности труда промышленности Республики Беларусь в целом и по отраслям, выявление факторов, влияющих на неё и их статистический анализ.
Проведение комплексного анализа исходных статистических данных и моделирование связи социально-экономических явлений
Курсовая работа, 22 Ноября 2012
Многогранная характеристика различных аспектов деятельности предприятий, отраслей и национальной экономики находит отражение в системах экономических показателей. Независимо от уровня и стадии экономического развития, характера политической системы, статистика всегда выступает как необходимый инструмент государственного управления и одновременно как наука, исследующая количественную сторону массовых явлений.