Курсовая работа: Построение математической модели на основе имеющихся данных

ВВЕДЕНИЕ

На протяжении всей своей истории человечество применяло моделирование с целью познания окружающей природы. Так, на ранних стадиях человеческой истории для объяснения природных явлений использовалась мифология.
Модель — инструмент, ориентированный на исследование поведения и свойств конкретного объекта, процесса или явления реального мира в целях управления ими или прогнозирования их свойств для заданных определенных условий [1]. Моделирование – процесс построения модели.
Согласно принятым определениям, математическое моделирование – это идеальное научное знаковое моделирование. Идеальность означает, что модель носит теоретический характер; научность означает, что при построении модели используется минимальное число предположений, принятых в качестве гипотез, и каждый шаг моделирования логически обоснован; знаковость означает, что в качестве модели используются знаковые изображения какого-либо вида: схемы, графики, формулы, - а также наборы правил, по которым можно оперировать с выбранными знаковыми образованиями.
Итак, целью данной работы является построение математических моделей для имеющихся данных: сперва будет рассматриваться построение математических моделей, в частности, уравнения множественной регрессии для данных отдела кадров некоторой компании, а затем будет рассматриваться процесс моделирования для данных об инфляции в некоторой стране или государственном образовании.
Оглавление

ВВЕДЕНИЕ......................................................................................................... 4

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ.......................................................................................... 5

1. Отбор данных для построения математических моделей......................... 5

2. Постановка задачи математического моделирования................................. 12

2.1. Содержательная постановка задачи...................................................... 12

2.2. Концептуальная постановка задачи..................................................... 13

3. Построение регрессионной модели.............................................................. 14

3.1. Выбор типа уравнения регрессии......................................................... 15

3.2. Отбор факторов для модели множественной регрессии...................... 15

3.2.1. Расчёт коэффициента Спирмена в Excel......................................... 16

3.2.2. Сравнительная таблица коэффициентов корреляции для качественных признаков................................................................................................... 22

3.2.3. Отбор количественных признаков для модели множественной регрессии 24

3.3. Построение уравнения регрессии методом наименьших квадратов... 27

3.4. Проверка значимости коэффициентов регрессии................................. 33

3.5. Проверка точности уравнения множественной регрессии................... 33

Источники.......................................................................................................... 35