Gyventojų nedarbo Lietuvoje priežastys
Ištrauka
Šis kursinis darbas susideda iš trijų dalių. Pirmojoje dalyje atliksiu koreliacinę regresinę analizę. Naudodamasi literatūros šaltiniais ir įgytomis žiniomis aprašysiu šios analizės rezultatus bei pateiksiu jų taikymo pavyzdžius.
Analizės tyrimo objektas – bedarbių skaičiaus Lietuvoje priklausomybė nuo penkių kintamųjų:
X1 – minimalus darbo užmokestis (Lt).
X2 – laisvos darbo vietos.
X3 – darbo sąnaudų mokestinė našta (%).
X4 – mokinių ir studentų, įgijusių išsilavinimą, skaičius.
X5 – gyventojų skaičius.
Antroje dalyje atliksiu prognozę remiantis slenkančio vidurkio, eksponentinio išlyginimo ir laiko eilutės metodais bei apskaičiuosiu vidutines kvadratines paklaidas.
Trečioje dalyje pateiksiu gamybos planavimo uždavinį, kurį išspręsiu dvejais būdais: grafiniu ir naudodama Microsoft Excel funkciją SOLVER. Šio uždavinio tikslas – surasti optimaliausią kiekį gaminant kepures ir šalikus.
Turinys
- Turinys
- 1. Paveikslėlių sąrašas3
- 2. Lentelių sąrašas4
- 3. Įvadas5
- 4. Koreliacinė regresinė analizė6
- 4.1. Tyrimo tikslai6
- 4.2. Koreliacinė analizė Y su kiekvienu X1, , Xn6
- 4.3. Porinė regresinė analizė su kiekvienu X2, X3, X49
- 4.4. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė11
- 4.5. Gautų rezultatų aprašymas13
- 4.6. Tyrimo rezultatų taikymo pavyzdys14
- 5. Prognozavimas14
- 5.1. Prognozavimas slenkančio vidurkio metodu ir vidutinė kvadratinė paklaida14
- 5.2. Prognozavimas eksponentinio išlyginimo metodu ir vidutinė kvadratinė paklaida15
- 5.3. Laiko eilutės metodas15
- 6. Gamybos planavimo uždavinys16
- 6.1. Gamybos planavimo uždavinio sudarymas ir grafinis jo sprendimas16
- 6.2. Gamybos planavimo uždavinio sprendimas naudojant Microsoft Office Excel funkciją SOLVER18
- 7. Išvados21
- 8. Literatūros sąrašas22
Reziumė
- Lygis
- Universitetas
- Įkeltas
- Vas 16, 2015
- Publikuotas
- 2014 m.
- Apimtis
- 22 psl.
Ne tai, ko ieškai?
Išbandyk mūsų paiešką tarp daugiau nei 16600 rašto darbų