Общие требования и методические указания к подготовке и выполнению лабораторных работ

Содержание

1. Введение. 4

2. Общие требования и методические указания к подготовке и выполнению лабораторных работ. 5

3. Правила техники безопасности при выполнении лабораторных работ. 6

4. Правила оформления и сдачи отчётов по лабораторным работам. 6

5. Лабораторная работа №1. 7

6. ОЗНАКОМЛЕНИЕ С СИСТЕМОЙ «STATISTICA». 7

7. Лабораторная работа №2. 14

8. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ.. 14

9. Лабораторная работа №3. 18

10. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. 18

11. Лабораторная работа №4. 20

12. ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ. 20

13. Лабораторная работа №5. 23

14. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПО МОДЕЛИ «АРИСС». 23

15. Приложение. 26

 

Введение

Целенаправленное развитие любого государства и человеческого общества в целом не может обойтись без научных прогнозов. Для решения теоретических и практических задач управления социальным обществом в настоящее время роль прогностических исследований особенно велика. На протяжении многих лет ставилась задача повысить степень обоснованности прогнозов научно-технического прогресса и социально-экономических процессов, более широко использовать их результаты в разработке перспективных народнохозяйственных планов. Поскольку прогнозирование социально-экономических явлений и процессов является наименее разработанной областью прогностики, решение таких задач предполагает расширение методологических исследований и методов в прогнозных разработках, а также соответствующую подготовку специалистов по государственному управлению.

Очевидно, что среди обширного арсенала средств, используемых в социаль­ном прогнозировании, важное место принадлежит математическим моделям. Моделирование - естественный (сознательный или нет) инструмент прогнозирования. Обычно моделирование имеет две задачи: анализ и синтез реального явления. Анализ помогает разобраться с причинно - следственной структурой процесса, а одним из вариантов синтеза - является прогноз параметров процесса на следующий момент. Если построена модель, то может быть рассчитана и прогнозная оценка.

В условиях чрезвычайной сложности социально-экономических систем и процессов их управления специалист по государственному управлению должен квалифицированно владеть методами прогнозирования, моделирования, автоматизированного анализа и синтеза сложных сис­тем различной природы.

Целью данного курса освоение методологии, методов моделирования и прогнозирования социально-экономических систем. Главной задачей курса является овладение приемами моделирования и прогнозирования процессов функционирования сложных систем со­циально-экономической природы, составления их моделей, а также освоение компьютерных инструментальных систем моделирования и прогнозирования.

Лабораторные работы помогают студентам овладеть практическими навыками применения ЭВМ для моделирования и прогнозирования социально-экономических систем.

Цель данных лабораторных работ - сформировать у студентов разнооб­разные навыки прогнозирования в рамках статистических моде­лей. Статистические модели - важный класс моделей, которые предлагает математика исследователю. С помощью этих моде­лей описываются явления, в которых присутствуют статистиче­ские факторы, не позволяющие объяснить явление в чисто де­терминистских терминах. Типичные примеры такого рода моде­лей представляют временные ряды в экономике и финансовой сфере, имеющие тренд-циклическую компоненту и случайную составляющую. Хочет того или нет, исследователь не может исключить случайную составляющую и должен строить свои выводы, учитывая ее наличие. Прогнозирование, нахождение скрытых периодичностей в данных, анализ зависимостей, оценка рисков при принятии ре­шений и другие задачи решаются в рамках статистических моделей.

Перечисленные выше задачи решаются многими современными программными системами статистической обработки данных. Одной из таких систем является «Statistica», работающая под управлением Windows.

Система STATISTICA, используемая при построении прогнозов, производится фирмой StatSoft Inc., основанной в 1984 г. группой американских университетских преподавателей, удачно соединивших апробированные теоретические разработ­ки в области статистики с новейшими достижениями в про­граммировании.

В 1991 г. вышла первая версия системы STATISTICA под DOS, представлявшая собой новое направление развития про­граммного обеспечения для статистических исследований. В системе STATISTICA был реализован графически ориентиро­ванный подход к анализу данных. Этот подход дал системе су­щественные преимущества перед другими статистическими пакетами.

Версия пакета STATISTICA для Windows появилась в 1994 г. и сразу же заняла лидирующее положение среди статистических пакетов, работающих в этой среде. В результате сравнительного тестирования эта версия получила первое место в ведущих на­учных изданиях.

В 1995 г. STATISTICA была включена в число 100 лучших программных продуктов (Windows Magazine, 1995, февраль).

В конце 1999 г. вышла новая версия STATISTICA 5.5, отли­чающаяся удобным пользовательским интерфейсом, полной совместимостью с Windows 98. Версия включала в себя мощные возможности по работе с данными, огромные графические воз­можности и большое количество методов и процедур статисти­ческого анализа. STATISTICA 5.5 полностью удовлетворила основным стандартам среды Windows. Это распространилось, прежде всего, на стандарты пользовательского интерфейса - MDI, использование технологий DDE, OLE и др.

 

Общие требования и методические указания к подготовке и выполнению лабораторных работ

Лабораторные работы проводятся в лаборатории кафедры с использованием ЭВМ типа IBM PC. Работы выполняются с использованием системы статистической обработки данных «Statistica» под Windows.

Лабораторные работы выполняются студентами, предварительно ознакомившимися с теоретическими основами, относящимся к теме работы, и владеющими необходимыми знаниями по смежным дисциплинам.

Непосредственно перед исследованием каждому студенту рекомендуется внимательно проанализировать цели и задачи работы. Исследование этих понятий и представлений в качестве средства для достижения поставленной цели моделирования способствует быстрому и правильному построению прогнозной модели процесса, а также правильной интерпретации окончательных результатов прогнозирования. Выполнение лабораторных работ осуществляется под руководством ведущего преподавателя.