рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Анализ математического обеспечения

Анализ математического обеспечения - раздел Социология, Инновационные социальные технологии. Прогнозирование инвалидности Построение Математической Модели Основано На Анализе Имеющихся Статистических...

Построение математической модели основано на анализе имеющихся статистических данных. На рис. 1. представлены математические методы универсального характера, которые обычно используются для обработки информации.

 


 

 

 


Рис 1. Типовые методы обработки информации


Поскольку мы занимаемся анализом коротких временных рядов, то на этапе первичной обработки данных были исключены методы фильтрации и анализ спектральной плотности.

Для построения математической модели необходимо провести первичный статистический анализ имеющихся данных, который включает следующие этапы:

1. Анализ трендов (методы сглаживания). В нашем случае играет вспомогательную роль и может быть опущен.

2. Получение статистических характеристик (математическое ожидание, дисперсия, асимметрия, эксцесс, мода, медиана).

3. Анализ функций распределения.

4. Анализ корреляционных функций.

Выбор математических методов вторичной обработки информации может быть сделан только на основе первичного анализа данных.

При изучении социально-экономических явлений исследователи сталкиваются с необходимостью формализованного описания стохастической и многомерной информации по сложным и плохо структурируемым объектам. Для анализа подобной информации весьма эффективным оказывается математико-статистический подход (7).

Экономико-статистическая модель (ЭСМ) есть особая форма экономико-математических моделей. Она описывает стохастические связи и закономерности, возникающие под действием множества причин и следствий в массовых повторяющихся явлениях. Классическая экономико-статистическая модель чаще всего состоит из регрессионных уравнений и комплекса вспомогательных статистических характеристик (средние, дисперсии, коэффициенты корреляции, оценки точности аппроксимации и др.).

Экономико-статистические модели имеют исследовательский, прогнозный характер и могут быть названы моделями описания экономических процессов. Главным предметом изучения ЭСМ являются не способы достижения определенного состояния, а сам процесс развития объектов в пространстве и во времени. Они приспособлены для выявления тенденций, имевших место в прошлом и ожидаемых в будущем.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Инновационные социальные технологии. Прогнозирование инвалидности

На сайте allrefs.net читайте: "Инновационные социальные технологии. Прогнозирование инвалидности"

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Анализ математического обеспечения

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

ИССЛЕДОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИНВАЛИДНОСТИ
  Как известно (2), большие и сложные системы обладают значительной инерцией, и для скачкообразного, резкого изменения такой системы требуются значительные затраты ресурсов, которые о

Анализ программного обеспечения
  Анализ программного обеспечения для решения задачи прогнозирования инвалидности основывается на изложенных выше результатах анализа математических методов. Все статистическ

Первичный статистический анализ данных
  Первичный статистический анализ имеющихся данных, состоящий в анализе показателей инвалидности, анализе внешних факторов и анализе взаимосвязи показателей инвалидности и внешних фак

Использование корреляционно-регрессионной МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИНВАЛИДНОСТИ
  Основой регионального прогноза инвалидности является рассмотрение инвалидности как социально-экономического процесса, характеризующегося изменяющимися во времени и в пространстве св

АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТА ВЕРИФИКАЦИИ МОДЕЛИ
  Любая предлагаемая математическая модель должна быть адекватна изучаемому явлению. Это основное условие эффективного применения статистической модели. В данном случае адекватность -

Подготовка исходных данных.
* Ввести исходные данные по рассматриваемому показателю инвалидности: столбец 1 - номер территории РФ, столбец 2 - значение показателя инвалидности. За каждый год да

Выделение внешних факторов, связанных с рассматриваемым показателем инвалидности.
* Рассчитать парные коэффициенты корреляции между показателем инвалидности за текущий год и внешними факторами за последние годы (с разными лагами). Полученные коэффициенты корреляции целесообразно

Анализ параметров уравнения регрессии.
В Excel для этого следует использовать режим “Сервис”-”Анализ данных”-”Регрессия”. Если в меню “Сервис” отсутствует “Анализ данных”, его можно подключить в режиме “Сервис”-”Дополнения”-”Пакет анали

Возможное исключение незначимых факторов из уравнения регрессии. Пересчет параметров итоговой регрессии.
10. Получение прогноза значения показателя инвалидности на следующий год y(t+1) по всем регионам. В полученное уравнение регрессии для каждого региона следует подставить с

Предпрогнозная ориентация
7.1.1. Эндогенная ситуация   В долгосрочной динамике первичной инвалидизации населения отчетливо выделяется три этапа. Первый - с 1

Конкретизация прогноза инвалидности во многом зависит от того, какое место она занимает в структуре потерь здоровья.
Приоритеты в охране здоровья четко сформулированы в стратегии Всемирной организации здравоохранения "Здоровье для всех к 2000 году": снижение смертности и рост продолжительности жизни; ув

Концептуальная конкретизация параметров прогноза во многом зависит от принятой позиции в отношении плохо формализуемых субъективных обстоятельств.
"Коридор" возможных сценариев в ближайшей перспективе определяется, видимо, двумя основными процессами. Первый - это стремительный рост экономического компонента мотивации обраще

Методические проблемы
7.2.1. Достоинства и ограничения классических экономико-статистических моделей   Применение экономико-статистических моделей в практическом

Учет многомерности выходного параметра модели.
Существенный недостаток применения корреляционно-регрессионного статистического инструмента исследования при моделировании и прогнозировании инвалидности состоит в том, что игнорируется существенна

Учет неоднородности совокупности (статика).
Анализируя возможность построения моделей с применением корреляционно-регрессионного анализа, мы вновь возвращаемся к сформулированным в предыдущем разделе проблемам адекватности модели. В

Анализ устойчивости зависимостей во времени
Существует два принципиально различных подхода к анализу устойчивости статистических зависимостей во времени. Первый из них сводится к анализу устойчивости характеристик исходной выборки, второй -

Информационная база исследования
  При выборе существенных параметров первичной инвалидизации населения следует исходить из того, что они должны отражать основные структурные характеристики инвалидности, такие как:

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  Под влиянием резко изменившихся политических, экономических и социальных условий в России перестройка структуры общества привела к изменению социального статуса миллионов граждан, к

ПРИЛОЖЕНИЯ
  Приложение 1.Показатели инвалидности   Результаты первичных освидетельствований (показатели на 10000 человек населения)

Корреляции изменений факторов 94-93 с изменением инвалидности 95-94
  Показатель Факторы инвалидности F_2 F_9 F_15 F_39 F_40

Корреляции изменений факторов 93-92 с изменением инвалидности 94-93
    Показатели Факторы   инвалидности F_2 F_9 F_15 F_26

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги