Введение. 
Построение множественных регрессионных моделей

корреляционный экономический мультиколлинеарность Актуальность темы работы обусловлена тем, что множественная регрессия используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах и целом ряде других вопросов эконометрики. Множественная регрессия является одним из наиболее распространенных методов в эконометрике. Основной целью множественной регрессии является построение модели с большим числом факторов, при этом определив влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.

Построение множественных регрессионных моделей используется в анализе информации, собираемой в процессе эмпирических социологических исследований, представляет собой не просто совокупность технических приемов и методов, позволяющих в той или иной форме визуализировать полученные данные. Анализ данных является ключевым этапом всего исследования, в ходе которого происходит непосредственная проверка соответствия собранной информации тем моделям социальных явлений, которые, явно или латентно, имеются у социологов. И более того, в ходе анализа формулируются и проверяются новые модели, адекватно отражающие те закономерности, которые есть в собранных данных. Большаков А. А. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: учебное пособие для вузов / А. А. Большаков. — М.: Горячая линия-Телеком, 2007. — с. 102.

Методы корреляционного и регрессионного анализов призваны решать такие задачи, как оценка взаимосвязи показателей и моделирование их зависимости для дальнейшего прогнозирования.

Данные методы статистической обработки данных реализованы во многих программных продуктах и статистических пакетах анализа переменных. Но в настоящее время Microsoft Office, в состав которого входит ППП Microsoft Excel, имеет наибольшее распространение и доступен всем пользователям современных компьютеров, в отличие от многих специальных статистических пакетов.

Для анализа взаимосвязи показателей эффективности производства продукции для курсовой работы были предоставлены показатели производственно-хозяйственной деятельности 50 предприятий машиностроения.

В данной курсовой работе будет проводиться анализ взаимосвязи данных экономических показателей и моделирование их зависимости с целью дальнейшего исследования.

Цель работы: рассмотреть уравнение множественной регрессии и условия его применения.

Задачи работы:

• — рассмотреть общий вид модели множественной регрессии;
• — выявить условия оценки параметров модели с помощью МНК;
• — привести методику анализа статистической значимости параметров модели;
• — рассмотреть примеры построения регрессионных моделей и оценку их качества.

Объект работы: теория и методы эконометрического анализа.

Предмет работы; уравнение множественной регрессии.

Теоретической и методологической основой исследования являются работы, посвященные теории, методологии и практике анализа данных.

Информационную базу исследования составляют специализированные статистические, официальные и информационные Интернет-материалы и другие информационные источники.

Теоретические знания, практические навыки, основные положения и выводы контрольной работы могут быть использованы при проведении профессиональных исследований в сфере социологии.