Математические модели в описательной статистике.

Введение 4
1. Глава 1. Введение в описательную статистику и модель данных 6
1.1. Введение в предметную область и цель исследования 6
1.2. Математические модели в описательной статистике 7
2. Глава 2: Построение математических моделей в описательной статистике 9
2.1. Примеры применения математических моделей 11
2.2. Программные инструменты для построения и анализа моделей 14
3. Глава 3 Реализация математической модели в описательной статистике в EXCEL 18
3.1. Постановка задачи. 18
Заключение 25
Список использованных источников 27

Весь текст будет доступен после покупки

В нашей современной эпохе, где технологии и интернет вещей неустанно эволюционируют, объем собираемых и передаваемых данных достигает невиданных ранее масштабов. Этот феномен проникает во все сферы нашего существования, от медицины и экономики до науки и социальных взаимодействий. Благодаря разнообразным источникам информации, таким как датчики, социальные сети, мобильные приложения и многие другие, мы получаем уникальную возможность анализировать и понимать различные явления нашей жизни.
Однако, с ростом объема данных, их анализ становится все более сложной задачей. Именно здесь описательная статистика выходит на первый план, предоставляя нам необходимые инструменты для систематизации, описания и визуализации данных. Она позволяет нам получить первое впечатление о данных и выявить ключевые характеристики, что является необходимым этапом перед более глубоким исследованием.
Кроме того, разработка математических моделей позволяет не только описывать данные, но и предсказывать их поведение в различных сценариях. Математические модели помогают нам выявлять закономерности в данных, делать прогнозы и определять стратегии действий на основе полученных результатов.
Целью нашей курсовой работы является изучение математических моделей в контексте описательной статистики. Мы стремимся рассмотреть основные понятия, методы и способы использования математических моделей для эффективного анализа данных и представления результатов исследований.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Глава 1. Введение в описательную статистику и модель данных
1.1. Введение в предметную область и цель исследования
Описательная статистика играет решающую роль в анализе данных, позволяя нам структурировать, описывать и визуализировать информацию без прибегания к сложным статистическим методам. В современном мире, где объем данных постоянно увеличивается, описательная статистика становится неотъемлемой частью процесса анализа данных.
Математическая статистика уделяет значительное внимание не только разработке теоретических моделей и методов, но и их практическому применению. Исследование в этой области связано с конкретными данными, полученными из реальных наблюдений, что позволяет перейти от абстрактной теории к конкретным выводам и рекомендациям. При анализе данных важно учитывать их природу и особенности, а также практическую значимость результатов.
Исследование в математической статистике начинается с наблюдений и переходит к формулированию гипотезы и ее проверке. При большом числе наблюдений случайные воздействия в значительной мере сглаживаются, и получаемый результат оказывается практически неслучайным, предсказуемым. Это подчеркивает важность анализа реальных данных и их роли в исследованиях по математической статистике.
Важно отметить, что описательная статистика и математическая статистика тесно связаны и дополняют друг друга. Описательная статистика предоставляет нам инструменты для систематизации и описания данных, а математическая статистика позволяет нам делать выводы и прогнозы на основе этих данных.
Таким образом, описательная статистика и математическая статистика являются неотъемлемыми инструментами в анализе данных и их практическом применении в различных областях.
1.2. Математические модели в описательной статистике
Математическая модель представляет собой способ исследования объектов познания не напрямую, а с помощью анализа вспомогательных объектов, которые называются моделями. В контексте описательной статистики математические модели используются для представления данных в математической форме, что облегчает их анализ и интерпретацию.
Описательная статистика занимается изучением данных, которые могут быть представлены в различных формах, таких как числа, категории, текст и т.д. Целью исследования является выявление основных характеристик и закономерностей в этих данных. Для этого необходимо определить основные параметры и характеристики данных, которые будут анализироваться.
Математические модели являются важным инструментом в описательной статистике, выполняя несколько ключевых функций:
• Описание данных: модели позволяют описать данные с помощью математических функций и уравнений, что помогает лучше понять их структуру и основные характеристики.
• Выявление закономерностей: модели позволяют выявить скрытые зависимости и закономерности между различными переменными или наборами данных.
• Прогнозирование: на основе построенных моделей можно делать прогнозы о будущих значениях или поведении данных.
• Визуализация результатов: модели могут быть использованы для визуализации данных и представления их в понятной форме с помощью графиков, диаграмм и т.д.
Математические модели помогают более глубоко понять данные и выявить скрытые закономерности, а также делают анализ данных более объективным и обоснованным.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Акопов А.С. Имитационное моделирование: учебник и практикум для академического бакалавриата. – М.: Издательство Юрайт, 2014. - 389 с.
2. Емельянов А.А., Емельянова Н.З. Имитационное моделирование и компьютерный анализ экономических процессов – ПРАКТИКУМ: Учебное пособие. – Смоленск: Универсум, 2014. – 230 с.
3. Емельянов А.А., Емельянова Н.З. Имитационное моделирование и компьютерный анализ экономических процессов: Учебное пособие. - Смоленск: Универсум, 2013. – 266 с.

Весь текст будет доступен после покупки