Корреляционный и регрессионный анализ - все книги по дисциплине. Издательство Лань

В учебном пособии излагаются основные понятия и методы, необходимые для анализа данных; на отдельных примерах рассматриваются постановки задач и их решение. Пособие дает представление об основных статистических методах, их возможностях и границах применения. Задания для самостоятельной работы представлены в конце пособия. В приложении к пособию приведены вспомогательные материалы для выполнения самостоятельных работ и полезные ссылки. Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлению «Реклама и связи с общественностью» и другим направлениям и специальностям в области гуманитарных и естественных наук.

Книга содержит основные теоретические положения по следующим разделам регрессионного анализа экспериментальных данных: регрессионные модели и регрессионное моделирование, парный и множественный регрессионный анализ, построение регрессионных моделей на практике. Приводятся необходимые расчетные соотношения. Большое внимание уделяется реализации этих соотношений в математическом пакете Mathcad. Учебное пособие содержит большое количество примеров и копий фрагментов документов Mathcad, которые позволят читателям не только лучше понять и усвоить учебный материал, но и эффективно использовать пакет Mathcad при выполнении курсовых и дипломных работ, а также при работе над магистерскими и кандидатскими диссертациями. Файлы, включенные в прилагаемый CD, содержат документы Mathcad, позволяющие построить и проанализировать парные и множественные регрессионные модели. Это, с одной стороны, позволит читателю использовать эти документы для построения «своих» регрессионных моделей с минимальными затратами времени, а с другой стороны, послужит некоторым примером при составлении «своих» программ обработки данных. Книга рекомендуется студентам технических и экономических специальностей при изучении учебных дисциплин, включающих корреляционный и регрессионный анализ данных. Книга будет также полезна магистрантам, аспирантам, инженерам и научным сотрудникам при построении регрессионных моделей и эмпирических зависимостей по экспериментальным данным с использованием современных математических пакетов.