Tytuł: | Statystyka Ekonometria Prognozowanie Ćwiczenia z Excelem | | Autor: | Agnieszka Snarska | | ISBN: | 83-85428-97-6 | | Ilość stron: | 262 | | Data wydania: | 264 | | Format: | Zawiera CD | | Wydawnictwo: | Placet | |
| Cena: | 39.00zł | |
Książka zawiera ćwiczenia obejmujące minimum programowe przedmiotów realizowanych na studiach ekonomicznych: statystyki, ekonometrii oraz prognozowania i symulacji.
Jako narzędzie wybrany został arkusz kalkulacyjny Excel ze względu na powszechną znajomość obsługi oraz dostępność. Ponadto Excel, zmuszając do zaprogramowania zadania, w fazie uczenia się metod statystycznych, pozwala na głębsze rozumienie problemu niż uzyskujemy korzystając z pakietów zwracających gotowe wyniki.
Książka w części wstępnej przypomina podstawowe operacje w Excelu występujące w opisie przykładów, przez zarysowanie metod statystyki opisowej prowadzi do metod wnioskowania statystycznego oraz analizy szeregów czasowych.
Dołączona do książki płyta CD zawiera zestaw rozwiązań wszystkich przykładów oraz te same przykłady w postaci szablonów – pomocne do samodzielnego wykonania. Ponadto do każdego skoroszytu dołączone są dodatkowe zestawy danych do wykorzystania na zajęciach laboratoryjnych. Dane te są wybrane lub wygenerowane tak, że odzwierciedlają istotę stosowanych metod.
Rozdziały:
1. INFORMACJE O EXCELU 11 1.1. Dane i ich typy 11 1.2. Wypełnianie komórek serią danych 13 1.3. Odczyt, import i zapis plików 14 1.4. Budowanie formuły w Excelu 15 1.5. Kopiowanie – adresowanie względne i bezwzględne, adresy mieszane 17 1.6. Kopiowanie specjalne 18 1.7. Wstawianie wierszy lub kolumn 19 1.8. Nadawanie i usuwanie nazwy 19 1.9. Korzystanie z funkcji, funkcje tablicowe 21 1.10. Formuły sumujące cykl wartości 22 1.11. Tabela przestawna 23 1.12. Korzystanie z Dodatków – Solver i Analiza Danych 25 1.13. Tworzenie wykresów 25 1.14. Problemy występujące w Excelu 27
Część I. STATYSTYKA OPISOWA 29
2. PREZENTACJA DANYCH STATYSTYCZNYCH 31 2.1. Szereg wyliczeniowy 31 2.2. Szereg klasowy 32 2.3. Szeregi skumulowane 34 2.4. Częstość względna i skumulowana częstość względna 35 2.5. Histogram 36 2.6. Gdy cecha jest jakościowa 39
3. MIARY STATYSTYCZNE 42 3.1. Miary położenia 42 3.2. Miary rozproszenia 45 3.3. Miary asymetrii 48 3.4. Wykres pudełkowy 52 3.5. Kurtoza jako miara koncentracji 55 3.6. Funkcja Statystyka opisowa z grupy Analiza Danych 57
Część II. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE 61
4. PODSTAWOWE POJĘCIA 63 4.1. Zmienna losowa 63 4.2. Rozkład empiryczny i hipotetyczny 63 4.3. Inne rozkłady 69 4.4. Populacja i próba – estymatory punktowe 72 4.5. Rozkład średniej z próby 75
5. PRZEDZIAŁY UFNOŚCI 76 5.1. Przedział ufności dla średniej, gdy znamy odchylenie standardowe 77 5.2. Przedział ufności dla średniej – próba mała a odchylenie nieznane 81 5.3. Przedziały ufności dla wariancji 83
6. HIPOTEZY STATYSTYCZNE 85 6.1. Hipotezy dwustronne dla średniej 85 6.2. Hipotezy jednostronne dla średniej 90 6.3. Wartość p 91 6.4. Hipotezy dla wariancji 94
7. PORÓWNYWANIE DWÓCH POPULACJI 96 7.1. Test na równość wariancji dwóch populacji 96 7.2. Testowanie hipotez dla dwóch średnich – populacje niezależne 99 7.3. Testowanie hipotez dla dwóch średnich, gdy próby są zależne 103
8. HIPOTEZY NIEPARAMETRYCZNE 106 8.1. Testowanie zgodności próby z rozkładem wzorcowym 106
9. ANALIZA WARIANCJI 112 9.1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 112 9.2. Dwuczynnikowa analiza wariancji z powtórzeniami 115 9.3. Dwuczynnikowa analiza wariancji bez powtórzeń 119
10. GDY CECHA JEST JAKOŚCIOWA LUB DYSKRETNA 123 10.1. Rozkłady dyskretne 123 10.2. Przedziały ufności dla frakcji 127 10.3. Test dla frakcji 129 10.4. Testy dla dwóch frakcji 130 10.5. Testy Chi-kwadrat 132
Część III. WSPÓŁZALEŻNOŚĆ CECH 139
11. ZALEŻNOŚĆ KORELACYJNA 141 11.1. Kowariancja 141 11.2. Korelacja liniowa 141 11.3. Tablica współczynników korelacji 143 11.4. Estymacja współczynnika korelacji dwóch populacji na podstawie próby 145
12. MODEL REGRESJI LINIOWEJ 147 12.1. Komputerowe wyznaczanie estymatorów parametrów regresji 148 12.2. Ocena jakości dopasowania modelu 152 12.3. Funkcja REGRESJA z Analizy danych 160
13. REGRESJA WIELOKROTNA 162 13.1. Postać równania regresji i sposoby generowania estymatorów 162 13.2. Dobór zmiennych za pomocą statystyki dopasowany R-kwadrat 166
14. TESTOWANIE ZAŁOŻEŃ METODY NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW 170 14.1. Szybka ocena jakości reszt 170 14.2. Test Durbina Watsona – sprawdzanie autokorelacji reszt 173 14.3. Sprawdzanie autokorelacji wyższych rzędów. Test Breuscha-Godfrey’a 175 14.4. Testowanie heteroskedastyczności 177
15. PROGNOZA I BŁĄD PROGNOZY 181 15.1. Wyznaczanie prognozy 181 15.2. Obliczanie błędów ExPost dla prognozy 182 15.3. Błędy ExAnte dla prognozy w regresji liniowej 184
16. REGRESJA NIELINIOWA 191 16.1. Dopasowanie trendu do wykresu 191 16.2. Dopasowanie przez linearyzację 194 16.3. Numeryczne poszukiwanie trendu 197
17. METODY ADAPTACYJNE 202 17.1. Średnia ruchoma 202 17.2. Wygładzanie wykładnicze 207 17.3. Metoda Holta 210 17.4. Metoda trendu pełzającego 212 17.5. Wyznaczanie prognozy metodą wag harmonicznych 215
18. SEZONOWOŚĆ W SZEREGACH CZASOWYCH 218 18.1. Metoda trendów jednoimiennych okresów 219 18.2. Metoda wskaźników sezonowości 221 18.3. Metoda Wintersa 224 18.4. Metoda analizy harmonicznej 227
19. PRZYPADEK SKORELOWANYCH RESZT – AUTOREGRESJA 235 19.1. Model autoregresji pierwszego rzędu 235 19.2. Model ARIMA i jego odmiany 239 19.3. Modele z autoregresyjm rozkładem opóźnień (ADL) 245
20. HETEROSKEDASTYCZNOŚĆ RESZT 248
21. GDY ZMIENNA JEST JAKOŚCIOWA 253 21.1. Jakościowa zmienna objaśniająca 253 21.2. Jakościowa zmienna objaśniana – przekształcenia probitowe 256
|