ОПРЕДЕЛЕНИЕ МНОЖЕСТВЕННОГО КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА С ПОМОЩЬЮ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20274441Keywords:
множественный корреляционно-регрессионный анализ, регрессия, корреляция, эконометрическое моделирование, статистический анализ, обработка данных, экономические показатели, факторный анализ, Microsoft Excel, SPSS, Stata, R.Abstract
В данной статье рассматриваются теоретические и практические аспекты множественного
корреляционно-регрессионного анализа, а также вопросы его идентификации и применения с использованием
прикладных программ. Особое внимание уделяется методам построения эконометрических моделей, оценке
тесноты взаимосвязей между переменными и интерпретации результатов анализа. Также проанализирован
мировой практический опыт использования современных программных средств, таких как Microsoft Excel, SPSS,
Stata и R, позволяющих автоматизировать вычисления и повысить точность статистических исследований
References
1. Gujarati D. Econometrics by Example. — London: Palgrave Macmillan, 2015.
2. Wooldridge J. Introductory Econometrics: A Modern Approach. — Boston: Cengage Learning, 2020.
3. Dougherty C. Introduction to Econometrics. — Oxford: Oxford University Press, 2016.
4. Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики. — Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2017.
5. Елисеева И.И. Эконометрика. — Москва: Юрайт, 2021.
6. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. — Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2020.
7. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. — Москва: Дело, 2018.
8. IBM SPSS Statistics Official Website
9. R Project for Statistical Computing
10. Microsoft Excel Official Website
11. Stata Official Website
12. Greene W. Econometric Analysis. — New York: Pearson Education, 2018.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 GREEN ECONOMY AND DEVELOPMENT
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.