СОДЕРЖАНИЕ
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И ТЕРМИНОВ
ВВЕДЕНИЕ
1. ПРОГРАММИРОВАНИЕ В STATISTICA
2. ПРЕДПОСЫЛКИ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ И ИХ РЕАЛИЗАЦИЯ В STATISTICA
2.1. Модель множественной линейной регрессии
2.2. Требования к остаткам
2.3. Проверка гипотезы о нормальности остатков в модуле MULTIPLE REGRESSION STATISTICA
3. СОЗДАНИЕ МАКРОСА ДЛЯ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗЫ О НОРМАЛЬНОСТИ ОСТАТКОВ
3.1. Описание макроса
3.2. Проверка гипотезы о нормальности остатков в модели вторичного рынка жилья в г. Минске
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Листинг программы
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Листинг программы
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Глобальные переменные
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И ТЕРМИНОВ
SVB - Statistica Visual Basic.
МНК - метод наименьших квадратов.
ВВЕДЕНИЕ
Множественная линейная регрессия выражает линейные связи между переменными в уравнении при нормальном распределении остатков. Если эти предположения нарушены, заключение не может быть точным, т.е. модель не может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов. В связи с этим при построении модели множественной линейной регрессии особое внимание необходимо уделять проверке гипотезы о нормальном распределении остатков.
Создание макросов - полезная и зачастую необходимая процедура, которая присутствует во многих программных продуктах, в том числе и в программе STATISTICA. Основное ее назначение - автоматизация обработки данных и соответственно значительная экономия времени. В ходе выполнения множественного регрессионного анализа в модуле Multiple Regression пакета STATISTICA исследование остатков на нормальность можно осуществить лишь графическими методами, что приводит к необходимости обращаться к другому встроенному модулю (Distribution Fitting), что требует значительных затрат времени. Для решения данной проблемы был написан макрос на языке SVB.
Предметом исследования данной работы является создание макроса для проверки гипотезы о нормальности остатков множественной регрессии.
Целью данной курсовой работы является создание макроса на языке SVB для проверки гипотезы о нормальности остатков множественной регрессии.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- изучить возможности программирования на языке SVB в пакете STATISTICA;
- рассмотреть модель множественной линейной регрессии и предпосылки МНК;
- описать процесс проверки гипотезы о нормальности остатков в модуле MULTIPLE REGRESSION STATISTICA;
- создать макрос для проверки гипотезы о нормальности остатков;
- осуществить проверку гипотезы о нормальности остатков в модели вторичного рынка жилья в г. Минске.
В курсовой работе использованы анализ и синтез, аналитический метод, графический метод, методы моделирования и проектирования.
Работа представлена на 48 страницах и состоит из введения, трех разделов (пяти подразделов), заключения, списка использованных источников, приложений.
В первом разделе исследуются возможности программирования на языке SVB в пакете STATISTICA. Во втором разделе раскрываются предпосылки МНК и их реализация в STATISTICA. Третий раздел носит исследовательский характер. В нем описывается создание и применение макроса для проверки гипотезы о нормальности остатков.
В данной курсовой работе была использована литература отечественных и зарубежных авторов. ............
