dc.contributor |
Казанский федеральный университет |
ru_RU |
dc.contributor.author |
Шихалёв, Анатолий Михайлович |
ru_RU |
dc.date.accessioned |
2015-06-17T12:43:48Z |
|
dc.date.available |
2015-06-17T12:43:48Z |
|
dc.date.issued |
2015 |
|
dc.identifier.uri |
http://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/20322 |
|
dc.description.abstract |
Учебно-методическое пособие предназначено для подготовки и выполнения студентами самостоятельной работы 4 из раздела «Общая теория статистики».
Важное место в изучении взаимосвязи социально-экономических явлений и процессов занимает исследование особенностей распределения единиц совокупности по двум признакам. По характеру распределения можно судить, случайно оно или неслучайно, есть ли зависимость между исследуемыми признаками, положенными в основу группировки или нет. Если же связь между явлениями существует, исследователю предоставляется возможность оценки тесноты этой связи. Как правило, предварительно определяются законы распределения случайных величин. Если же такой анализ не проводился или законы распределения неизвестны, используются непараметрические статистики.
Применение таблиц взаимной сопряженности рассматривается на модельном примере. В заключение предлагаются варианты выполнения самостоятельной работы. |
ru_RU |
dc.subject |
статистические показатели |
ru_RU |
dc.subject |
взаимосвязь |
ru_RU |
dc.subject |
случайное и неслучайное распределения |
ru_RU |
dc.subject |
эмпирические и теоретические частоты |
ru_RU |
dc.subject |
критерий Пирсона |
ru_RU |
dc.subject |
нулевые гипотезы |
ru_RU |
dc.subject |
коэффициенты тесноты связи |
ru_RU |
dc.subject |
ассоциации |
ru_RU |
dc.subject |
контингенции |
ru_RU |
dc.subject |
Пирсона |
ru_RU |
dc.subject |
Чупрова. |
ru_RU |
dc.title |
Применение таблиц взаимной сопряженности: учебно-методическое пособие |
ru_RU |
dc.type |
Book |
ru_RU |
dc.contributor.org |
Институт управления, экономики и финансов |
ru_RU |
dc.contributor.chair |
Кафедра экономико-математического моделирования |
ru_RU |
dc.description.course |
Статистика |
ru_RU |