Сутність кореляційного і регресійного методів аналізу статистичних даних, типи зв’язків. Розрахунок параметрів лінійного рівняння зв’язку між вартістю основних виробничих фондів і випуском продукції за даними підприємств. Обчислення коефіцієнта кореляції.

Розробка комплексу економіко-математичних моделей, методів прогнозування макроекономічних показників в умовах невизначеності та інструментальних засобів їх реалізації для діагностування зміни макросередовища. Розробка й прийняття управлінських рішень.

Зависимость спроса на товар от его цены и дохода потребителя. Нахождение математического ожидания и дисперсии случайной величины. Измерение силы линейной корреляционной зависимости. Статистическая проверка гипотез и формальное описание задачи контроля.

Алгоритм вычисления автокорреляционной функции. Специфика оценки математического ожидания и расчет дисперсии случайного процесса. Взаимная корреляционная функция. Линейное преобразование и спектральная плотность случайного процесса. Преобразование Фурье.

Значение и этапы процесса корреляционно-регрессионного анализа экономических явлений. Выражение дисперсии через показатель детерминации. Непараметрические методы анализа. Построение поля корреляции. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.

Стохастическое моделирование хозяйственной деятельности. Статистическое исследование коммерческой деятельности. Проведение корреляционно-регрессионного анализа. Изучение типов зависимостей. Применение методов оценки, аппроксимации, наименьших квадратов.

Виды и формы корреляционных взаимосвязей между показателями. Особенности функциональных и стохастических, прямых и обратных, прямо- и криволинейных, одно- и многофакторных связей, их модели. Сущность и методика корреляционно-регрессионного анализа.

Понятие значения статистических методов исследования производственных показателей в условиях экономики. Сущность корреляционно-регрессионного анализа и его отличия от аналитической группировки. Оценка регрессии и коэффициента корреляции показателей.

Сущность корреляционного и регрессионного анализа, параметры их взаимосвязи. Способы определения индексов инфляции, ее последствия для экономики и сезонная корректировка. Значение t-критерия Стьюдента, прогнозирование на основании уравнения регрессии.

Задачи на составление оптимального плана загрузки оборудования. Многоэтапное транспортное задание на определение соответствующих связей пунктов производства с перевалочными местами. Прогнозная модель сезонного явления, расчет ее показателей и описание.

Корреляционная зависимость - статистическая взаимосвязь ряда случайных величин. Регрессионный анализ — метод моделирования данных и оценки их свойств. Расчет среднего квадратичного отклонения для проверки коэффициента корреляции на достоверность.

Основные понятия и цели статистики в экономике. Задачи исследования объективно существующих связей между явлениями. Функциональные и стохастические связи, статистические методы их моделирования. Корреляционно-регрессионный метод выявления взаимосвязи.

Исследование объективно существующих связей между явлениями. Причинно-следственные, функциональные и стохастические связи. Методы сопоставления двух параллельных рядов и аналитических группировок. Метод корреляционного и регрессионного анализа.

Оптимальное решение транспортных связей пунктов производства, перевалочных мест и потребителей готовой продукции. План загрузки оборудования и использования производственных мощностей. Прогнозная модель сезонного явления и его поквартальные индексы.

Структура посевных площадей зерновых культур Ставрополья. Индексный анализ показателей урожайности. Корреляционно-регрессионная модель процесса. Исследование временных рядов показателей урожайности зерновых культур на наличие циклической компоненты.

Корреляционный анализ экономических показателей. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Расчёт частных и множественных коэффициентов. Проверка исходных данных на мультиколлинеарность. Построение регрессионной модели, её интерпретация.

Оценка статистической значимости уравнения регрессии и ее параметров, с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции, установление мультиколлинеарных факторов. Результаты, оформление аналитической записки.

Построение линейного уравнения парной регрессии на основе данных о среднедушевом прожиточном минимуме в день на одного трудоспособного жителя страны и о среднедневной заработной плате. Расчет коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации.

Определение специфики статистических и математических моделей экономических явлений. Помощь эконометрических методов в оценке различных величин по различным параметрам налоговой базы. Создание и реальная структура Всесоюзной статистической ассоциации.

Основные группы критериев оптимальности и их выбор в зависимости от задачи исследования. Использование ортогонального и ротатабельного планирования в практической работе. Ненасыщенные, насыщенные и сверхнасыщенные планы; свойство композиционности.

Линейное программирование, его основные задачи и предпосылки возникновения. Вклад Л.В. Канторовича в разработку теорий линейного программирования, метод последовательных приближений и метод потенциалов. Разработка алгебраических языков моделирования.

Методы и средства построения базы данных системы классификации, кодирования и преобразования информации. Пакеты прикладных программ для решения конкретной проектной задачи. Языки управления и манипулирования данными эргономичной информационной базы.

Построение и анализ линейной множественной регрессии. Системы одновременных уравнений и их идентификация. Анализ временных рядов и прогнозирование. Интерпретация коэффициентов регрессии. Проверка на наличие автокорреляции и гетероскедастичность.

Методы расчета параметров выборочного уравнения линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции, используя критерий Стьюдента. Анализ тесноты связи с помощью показателя детерминации.

Парная регрессия и корреляция. Типы кривых, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными. Построенные модели по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии.

Статистические методы в эконометрике; количественное описание взаимосвязей переменных. Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по уравнению регрессии. Критерии тесноты связи, нелинейная регрессия.

Порядок вычисления параметров и построения поля корреляции и эмпирической линии регрессии. Расчет значимости коэффициентов регрессии с помощью t-статистики Стьюдента, определение доверительных интервалов, коэффициентов детерминации и корреляции.

Параметры линейной, степенной, показательной функций и равносторонней гиперболы. Оценка каждой модели через среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. Линейный коэффициент парной корреляции и средняя ошибка аппроксимации, параметры регрессии.

Матрица прямых и полных затрат, смысл ее столбцов и валовой продукт, необходимый для производства. Задача линейного программирования и оптимизация плана. Платежная матрица игры двух лиц. Проект сетевого графика и работа системы массового обслуживания.

Разработка задачи линейного программирования о производстве радиоприемников с использованием графического метода и двойственного симплекс метода. Использование математических моделей в совершенствовании планирования и анализа деятельности производства.