Статистический анализ: 63 книги - скачать в 2, на андроид или читать онлайн

Губенко В статье представлен анализ влияния бюджетно-налоговой политики на темпы социально-экономического развития 76 субъектов РФ за период с по г. Выявлено, что оптимальная структура государственных расходов и источников их финансирования в отдельно взятом регионе зависит от особенностей бюджетных ограничений, вызванных в том числе разнообразием условий регионального развития. Взаимосвязь между фискальной политикой и экономическим ростом складывается из множества отдельных эффектов, которые сложно разложить. Влияние некоторых фискальных переменных является взаимообусловленным. Для получения более точных оценок использовались максимально дезагрегированные показатели бюджетной и налоговой статистики. Результаты исследования представляют интерес с точки зрения разработки мер региональной политики, а также могут быть учтены при построении методических подходов к оценке влияния бюджетно-налоговой политики на региональный экономический рост. Булкина Определение уровня дифференциации социально-экономического развития муниципальных образований в разрезе субъектов Российской Федерации дает представление о территориальных особенностях всех проходящих в стране процессов.

Статистические методы и модели в бизнесе

Сивец, кандидат технических наук, заслуженный эксперт-оценщик УОО г. От субъектов оценочной деятельности потребуется более строгая доказательность результатов оценки. А что может быть более доказательным, если не суждение об оценке, основанное на результатах статистического моделирования массовых данных?

Статистические методы и модели в бизнесе: учеб. пособие /. А.Р. Урубков. — М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, — с. Содержание.

Я отношусь к такому классу людей, которые ценят магию чисел, но мало что в этом понимают. У меня на полке много книг по статистике, но ни одна из них не объясняет основные понятия так, как сделано это в этой книге. Купил ее совершенно случайно, да и не в Озоне. Но книгой доволен настолько, что решил оставить отзыв. Больше всего в ней подкупает наличие практики решения задач с использованием стандартных инструментов программы с .

Подобные книги других авторов либо загромождены излишней теорией, которая никаким образом не помогает в практической деятельности, либо отсылают Вас использовать прикладные статистические программы. Могу более сказать - даже в университете нам показывали возможности именно таких программ при решении задач в большим количеством данных Зачем это делать, если все можно обработать в с ? В общем, спасибо еще раз автору книги. Без сомнения, она получилась удачной!

Математические методы в экономике. Теория, примеры, варианты контрольных работ: Экономическая теория и исследование операций. История советских экономико-математических исследований: Введение в экономико-математические модели налогообложения:

Современные статистические методы анализа данных позволяют искать и Анализ данных с использованием моделей и методов для решения исследования, владельцы бизнеса часто рассчитывают на собственные силы.

Статистические методы в маркетинге и управлении недвижимостью: Однако не меньшую роль играет полнота и точность той информации, которая используется при подготовке и принятии решений. Поэтому навыки и умения максимально полно извлекать необходимую информацию из имеющихся данных являются ключевыми в практической деятельности любого современного управленца. Несмотря на развитость математического аппарата, наличие современного программного обеспечения и оснащенность управленцев персональными компьютерами, применение и использование статистических методов в отечественном бизнесе остается крайне незначительным.

Об этом свидетельствует многолетний опыт общения автора со слушателями различных программ профессиональной подготовки, и магистратур. Возможно, это связано с тем, что традиционное изучение статистики предполагает, прежде всего, изучение формальных математических методов и процедур, без должного анализа и разбора тех реальных проблем и задач, для решения которых эти методы предназначены.

"Статистические методы и модели в бизнесе" Урубков Алексей Ратмирович

Математические и инструментальные методы экономики Количество траниц: Теоретические основы моделирования бизнес-процессов ф сервиса на примере автосервиса. Принципы организации и планирования сервисных предприятий. Научные основы принятия эффективных бизнес-решений. Байесовский подход как альтернатива классической статистике в задачах бизнес-планирования.

Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе - Шелобаев С. Экономико-статистические методы и эконометрические модели в.

В учебном пособии описываются основные математические методы, предлагаемые математической теорией и широко применяемые на практике в современных психолого-педагогических исследованиях. Излагаются основные понятия теории вероятностей и описываются конкретные математические методы обработки данных. Факты, модели Математика Отсутствует Материал первого тома, состоящий из четырех глав: Основные понятия, структуры, инструменты, цели и задачи финансовой теории и финансовой инженерии, Глава .

Дискретное время, Глава . Непрерывное время, Глава . Статистический анализ фи… Деловая статистика и вероятностные методы в управлении и бизнесе Учебная литература Отсутствует Учебное пособие написано на основе курсов, прочитанных автором в Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, Московском государственном институте международных отношений Университет МИД России и Московском государственном университете управления Правительства Москвы. Освоение материала кн… Люди за забором.

Статистические методы анализа данных Учебная литература Отсутствует Изложены современные методы анализа статистических данных. Рассмотрены начала выборочных исследований и основные задачи описания данных, оценивания и проверки гипотез, статистические методы анализа числовых данных, многомерный статистический анализ и статистические методы анализа динамики. Приведен… и анализ данных Программирование Отсутствует Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на , ориентированных на обработку данных.

Описаны те части языка и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач:

Статистика в бизнесе помогает принимать верные решения

Проект выполнен в рамках Программы фундаментальных исследований ВШЭ. Объектом данного исследования являются бизнес-модели, их особенности в разных отраслях в условиях развивающегося рынка. В рамках проекта была поставлена цель разработки и тестирования подхода к анализу БМ, в контексте создания общей концептуальной основы и консолидации различных направлений менеджериальных исследований.

Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи:

Есть метод, при котором используются и статистика в бизнесе и механизмы измерения качества моделей, выбора лучшей модели.

Существует три вида группировки: Группировки бывают первичными и вторичными. Первичные группировки получаются в ходе статистических наблюдений. А вторичные осуществляются на основании первичной. Выделяют методы прикладной статистики , которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой.

Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических процессов, надёжность и испытания, планирование экспериментов. Классификация статистических методов[ править править код ] Статистические методы анализа данных применяются практически во всех областях деятельности человека. Их используют всегда, когда необходимо получить и обосновать какие-либо суждения о группе объектов или субъектов с некоторой внутренней неоднородностью.

Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в конкретные проблемы: Математической основой прикладной статистики и статистических методов анализа является теория вероятностей и математическая статистика. Для описания данных применяют как детерминированные, так и вероятностные методы. С помощью детерминированных методов можно проанализировать только те данные, которые имеются в распоряжении исследователя.

Например, с их помощью получены таблицы, рассчитанные органами официальной государственной статистики на основе представленных предприятиями и организациями статистических отчетов. Перенести полученные результаты на более широкую совокупность, использовать их для предсказания и управления можно лишь на основе вероятностно-статистического моделирования.

Статические методы анализа данных

Общие понятия о науке"Статистика" Статистика - это общетеоретическая наука комплекс научных дисциплин , которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, их состав, распределение, размещение в пространстве, движение во времени, выявляя действующие взаимозависимости и закономерности в конкретных условиях места и времени. Статистика - это сводные данные объекта исследования Статистика - это область знаний, которая включает в себя знания из различных научных дисциплин - математики, физики, экономики, излагающая общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических данных.

Статистика сводит данные в цифровую структуру Статистика - это специальные разделы статистики, изучающие отдельные области жизни общества и выделенные в самостоятельные дисциплины. Статистика изучает проблемы общества Статистика - это некий параметр ряда случайных величин, получаемый по определенному алгоритму из результатов наблюдений, например, статистические критерии критические статистики , применяющиеся при проверке различных гипотез предположительных утверждений относительно природы или значений отдельных показателей исследуемых данных, особенностей их распределения и пр.

Статистика проверяет гипотезы Статистика - это научный метод количественных исследований в некоторых областях знаний. Статистика есть научным методом исследования Статистика - это особо важная наука, т.

статистические методы анализа: [учеб. пособие] / и. с. вероятностей и математическая статистика», «Методы оптимальных решений». . парная модель Метод для контроля за выполнением бизнес-планов предприятия; и др. Элементы графика.

Статистическое моделирование и оптимизация бизнес-процессов Перед каждой компанией рано или поздно возникают вопросы: С помощью Бизне -статистики мы поможет Вам решить эти и многие другие задачи. Статистический анализ бизнес-процессов Любой бизнес-процесс представляет собой сложную систему взаимосвязанных элементов компании. От того насколько слажено будут вести себя звенья друг с другом зависит общая эффективность бизнес-процесса. Каждое звено обладает свойствами, которые можно измерить с помощью как количественных, так и качественных показателей.

Анализируя показатели всех звеньев единого бизнес-процесса, можно выявить скрытые закономерности и взаимосвязи, а также степень влияния каждого фактора на эффективность процесса. Статистическое моделирование и оптимизация бизнес-процессов предприятия На основе проведенного анализа бизнес-процесса формируются влияющие факторы, на основе которых осуществляется статистическое моделирование бизнес процессов предприятия. Разработка и внедрение Аналитической Системы поддержки принятия решений Ежедневно в компанию поступает новая информация, которая аккумулируется в базе данных.

Урубков Алексей Ратмирович

О центре Методы прогнозирования продвинутый курс Этот курс демонстрирует, как выбрать подходящую модель временного ряда, подходящую к данным, и использовать модель для того, чтобы предсказать поведение переменной. Курс фокусируется на методах авторегрессии, сглаживания, включая скользящее среднее значение. Если вы уже знакомы с использованием этих методов и хотели бы знать больше, этот курс для вас.

чающиеся в реальном бизнесе задачи, требующие извлечения определенной информации, а затем разбираются и анализируются способы и методы.

Понятие и классификация экономических прогнозов. Роль экономического прогнозирования, значение статистических методов прогнозирования. Понятие гипотезы, прогноза, плана и отличия между ними. Этапы прогнозирования экономических явлений и процессов. Понятие временного ряда, уровня временного ряда. Виды временных рядов, их характеристика и примеры. Требования предъявляемые к исходной информации и методы их достижения.

Компоненты временных рядов и их характеристика. Виды моделей временного ряда. Критерии проверки наличия или отсутствия тренда: Прогнозирование на основе обобщающих показателей динамики развития.

Статистические методы и модели в бизнесе

Нередко эта наука кажется скучной и сложной для восприятия, кроме того, большинство будущих профессионалов считает ее абсолютно ненужной для дальнейшей работы. Однако все обстоит совершенно иначе, статистика — это не просто массив теоретического материала, а ценный свод знаний, которые можно применять на практике в повседневной жизни. Особенно важен этот метод изучения и обработки информации для предпринимателей, которые хотят открыть свое дело или совершенствовать работу компании.

Без анализа рынка, спроса и других факторов невозможно создать действенную стратегию развития бизнеса. Современные статистические методы анализа данных позволяют искать и обрабатывать любую информацию, необходимую для принятия правильных решений.

У73 Урубков А.Р. Статистические методы в маркетинге и управлении и модели в рамках курса «Количественные методы в бизнесе».

Отсканированные страницы Количество страниц: Проблемы перехода российской экономики к рынку сложны и многоплановы. Сегодня, когда Россия все еще находится в глубочайшем социально-экономическом кризисе и большинство россиян находится за чертой бедности, в обществе идут поиски путей обеспечения ее национальной, социально-экономической, экологической, ядерной, продовольственной, интеллектуально-образовательной, информационной и прочей безопасности. Уровень и прогресс цивилизации, как известно, определяются не только развитием общественно-политических отношений, но и развитием морали, образования и просвещения, идей, новаций, расширением и углублением знаний, все большим распространением их в массах.

Балканский кризис г. В отличие от восточной цивилизации, где познание объективных законов отодвинуто на задний план религией и искусством, для западной цивилизации главным источником развития выступает наука, объясняющая привилегированность положения их большинства граждан по отношению к нищенствующему большинству других стран. В России же пока не востребуются ни мораль, ни образование, ни наука, ни искусство, ни общечеловеческие ценности. Книга состоит из трех разделов, включающих 11 глав, введения, заключения, приложений и списка литературы.

В разделе главы 1—4 рассмотрены разновидности экономико-математических моделей и их использование в макро- и микроэкономике, исследованиях производственно-экономических и финансовых ситуаций, методы оптимизации и принятия решений на основе задач линейного, целочисленного, стохастического и нелинейного программирования, а также сетевых задач и моделей. В разделе главы 5—8 анализируются экономико-статистические методы анализа данных, эконометрические модели оценки и анализа эффективности деятельности субъектов рынка, модели систем массового обслуживания, методы управления капиталом, активами и пассивами, включая методы управления портфелем ценных бумаг.

Статистические методы

Вначале под статистикой понимали описание экономического и политического состояния государства или его части. И в настоящее время деятельность государственных статистических служб вполне укладывается в это определение [4]. Тем самым статистические методы были признаны полезными не только для административного управления, но и для применения на уровне отдельного предприятия.

В веке статистику часто рассматривают прежде всего как самостоятельную научную дисциплину. Статистика есть совокупность методов и принципов, согласно которым проводится сбор, анализ, сравнение, представление и интерпретация числовых данных. Гнеденко дал следующее определение:

Организатор: ТОТ, центр бизнес-технологий. предприятия и согласование наиболее эффективных методов бизнес-статистики, Эвристические модели; Статистика нечисловых данных; Сценарные экспертные модели.

Матрица перехода 2 Статистические методы анализа и обработки экспериментальных данных 2. Задача любой науки состоит в выявлении и исследовании закономерностей, которым подчиняются реальные процессы. Найденные закономерности имеют не только теоретическую ценность, они широко применяются на практике — в планировании, управлении и прогнозировании.

Математическая статистика — раздел математики, изучающий математические методы сбора, систематизации, обработки и интерпретации результатов наблюдений с целью выявления статистических закономерностей. Математическая статистика по наблюденным значениям выборке оценивает вероятности событий либо осуществляет проверку предположений гипотез относительно этих вероятностей. Изучение вероятностных моделей дает возможность понять различные свойства случайных явлений на абстрактном и обобщенном уровне, не прибегая к эксперименту.

В математической статистике, наоборот, исследование связано с конкретными данными и идет от практики наблюдения к гипотезе и ее проверке. При большом числе наблюдений случайные воздействия в значительной мере погашаются нейтрализуются и получаемый результат оказывается практически неслучайным, предсказуемым. Это утверждение принцип и является базой для практического использования вероятностных и математико-статистических методов исследования.

Цель указанных методов состоит в том, чтобы, минуя сложное а зачастую и невозможное исследование отдельного случайного явления, изучить закономерности массовых случайных явлений, прогнозировать их характеристики, влиять на ход этих явлений, контролировать их, ограничивать область действия случайности. Результаты эксперимента для инженера-исследователя были и остаются главным критерием при решении практических задач и при проверке теоретических гипотез.

2.Современный менеджмент качества и статистические методы, Глазунов А.В., часть 2