Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных

В экономике значимое уравнение используется, как правило, для прогнозирования изучаемого явления или показателя. Регрессионный анализ называют основным методом современной математической статистики для выявления неявных и завуалированных связей между данными наблюдений. Электронные таблицы делают такой анализ легко доступным. Таким образом, регрессионные вычисления и подбор хороших уравнений - это ценный, универсальный исследовательский инструмент в самых разнообразных отраслях деловой и научной деятельности (маркетинг, торговля, медицина и т. д.). Усвоив технологию использования этого инструмента, можно применять его по мере необходимости, получая знание о скрытых связях, улучшая аналитическую поддержку принятия решений и повышая их обоснованность. Корреляционно-регрессионный анализ считается одним из главных методов в маркетинге, наряду с оптимизационными расчетами, а также математическим и графическим моделированием трендов (тенденций). Широко применяются как однофакторные, так и множественные регрессионные модели. Корреляционно-регрессионный анализ и его возможности Корреляционный анализ является одним из методов статистического анализа взаимосвязи нескольких признаков. Он определяется как метод, применяемый тогда, когда данные наблюдения можно считать случайными и выбранными из генеральной совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону. Основная задача корреляционного анализа (являющаяся основной и в регрессионном анализе) состоит в оценке уравнения регрессии. Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой. 1. Парная корреляция – связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными). 2. Частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков. 3. Множественная корреляция – зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование. Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным признаком и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определить «полезность» факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициентов корреляции служит также оценкой соответствия уравнению регрессии выявленным причинно-следственным связям. Первоначально исследования корреляции проводились в биологии, а позднее распространились и на другие области, в том числе на социально- экономическую. Одновременно с корреляцией начала использоваться и регрессия. Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: первая оценивает силу (тесноту) статистической связи, вторая исследует ее форму.

Министерство образования Российской Федерации Ивановский государственный университет Физический факультет Кафедра теоретической физики, математического и компьютерного моделирования КУРСОВАЯ РАБОТА на тему “Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных” Выполнил: студент 3 курса Одинокий А.В. Научный руководитель: доцент Озерова В.М. Иваново 2002 СОДЕРЖАНИЕ 1. Введение 2. Роль корреляцонно-регрессионного анализа в обработке экономических данных 3. Корреляционно-регрессионный анализ и его возможности 4. Предпосылки корреляционного и регрессионного анализа 5. Пакет анализа Microsof Excel 6. Заключение 7. Литература Введение Обработка статистических данных уже давно применяется в самых разнообразных видах человеческой деятельности. Вообще говоря, трудно назвать ту сферу, в которой она бы не использовалась. Но, пожалуй, ни в одной области знаний и практической деятельности обработка статистических данных не играет такой исключительно большой роли, как в экономике, имеющей дело с обработкой и анализом огромных массивов информации о социально-экономических явлениях и процессах. Всесторонний и глубокий анализ этой информации, так называемых статистических данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимает корреляционный и регрессионный анализы обработки статистических данных. В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методами корреляционного и регрессионного анализа. Для достоверного отображения объективно существующих в экономике процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей. Под причинной зависимостью понимается такая связь между процессами, когда изменение одного из них является следствием изменения другого. Основными задачами корреляционного анализа являются оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной связи. Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами, поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом. Использование возможностей современной вычислительной техники, оснащенной пакетами программ машинной обработки статистической информации на ЭВМ, делает практически осуществимым оперативное решение задач изучения взаимосвязи показателей биржевых ставок методами корреляционно- регрессионного анализа. При машинной обработке исходной информации на ЭВМ, оснащенных пакетами стандартных программ ведения анализов, вычисление параметров применяемых математических функций является быстро выполняемой счетной операцией. Данная работа посвящена изучению возможности обработки статистических данных биржевых ставок методами корреляционного и регрессионного анализа с использованием пакета прикладных программ Microsof Excel.

Выборка биржевых ставок относительно времени совершения сделки и цены сделки в рублях за один день работы биржи Рис.1 Распределение курса биржевых ставок в зависимости от времени совершения сделки и цены сделки в рублях. Корреляция - один из инструментов пакета анализа Microsof Excel. Используется для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в безразмерном виде. Коэффициент корреляции выборки представляет собой ковариацию двух наборов данных, деленную на произведение их стандартных отклонений. Корреляционный анализ дает возможность установить ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть: большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция); или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция); или данные двух диапазонов никак не связаны (корреляция близка к нулю). Регрессия также является инструментом пакета анализа данных Microsof Excel. Линейный регрессионный анализ заключается в подборе графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или более независимых переменных. Например, на курс биржевых ставок влияют несколько факторов, включая такие, как время совершения сделки и ее цена. Регрессия пропорционально распределяет меру качества по этим двум факторам на основе данных функционирования курса биржевых ставок. Результаты регрессии могут быть использованы для предсказания качеств новых, не совершенных еще биржевых сделок. Например, используя результаты таблицы 1, можно с помощью регрессии предсказать цены следующих сделок. Наблюдение Предсказанная цена сделки в Остатки рублях 1 72,22015 27,22985 2 72,76796 26,63204 3 72,90313 26,40687 4 72,95293 26,35707 5 73,08099 25,91901 6 73,09522 25,90478 7 75,62617 22,98383 8 75,74178 23,24822 9 76,17932 22,48068 10 76,31094 22,33906 11 76,34473 22,35527 12 76,65421 22,14579 13 76,65421 22,14579 14 76,66488 21,98512 15 76,68444 22,11556 Табл.2. Предсказанная цена сделки в рублях Заключение Наиболее сложным этапом, завершающим регрессионный анализ, является интерпретация полученных результатов, т.е. перевод их с языка статистики и математики на язык экономики. Интерпретация моделей регрессии осуществляется методами той отрасли знаний, к которой относятся исследуемые явления. Всякая интерпретация начинается со статистической оценки уравнения регрессии в целом и оценки значимости входящих в модель факторных признаков, т.е. с изучения, как они влияют на величину результативного признака. Чем больше величина коэффициента регрессии, тем значительнее влияние данного признака на моделируемую обработку биржевых ставок. Особое значение при этом имеет знак перед коэффициентом регрессии. Знаки коэффициентов регрессии говорят о характере влияния на результативный признак статистической обработки биржевых ставок. Если факторный признак имеет плюс, то с увеличением данного фактора результативный признак возрастает; если факторный признак со знаком минус, то с его увеличением результативный признак уменьшается.

Экономический анализ

Математическое моделирование экономических систем и процессов является важным инструментом экономического анализа, т.Pк. позволяет получить четкое представление об исследуемом объекте, охарактеризовать и количественно описать его внутреннюю структуру и внешние связи. Этапы моделирования: 1.PАнализ теоретических закономерностей, свойственных изучаемому явлению или процессу, и эмпирических данных о его структуре и особенностях (на основе такого анализа формируются модели). 2.PОпределение методов, с помощью которых можно решить задачу. 3.PАнализ полученных результатов. При формировании моделей экономических систем используется аппарат математического моделирования, экономико-математические теории и методы. В некоторых случаях задачи анализа не требуют построения собственной модели, используются уже построенные модели для однотипных с математической точки зрения процессов. Математические методы и модели, используемые в экономическом анализе, классифицируются по группам: 1.PМетоды корреляционно-регрессионного анализа используются в экономическом анализе для выявления формы и плотности связи между различными параметрами исследуемого объекта, характер функциональной зависимости между которыми не установлен ... »

Финансовая статистика: конспект лекций

Значение сводки очень велико, если она будет создана с ошибками, то по такой неверной сводке нельзя характеризовать данные, полученные в результате статистических наблюдений. Сводка, которая включает в себя группировку данных, называется групповой. Статистическая группировка это основа научной сводки, она представляет собой разделение совокупности общественных явлений на однородные, типичные группы по определенным признакам. Только с помощью группировки можно обработать собранные сведения, чтобы затем получить сводные обобщающие показатели, которые бы позволили произвести углубленный анализ и выявить связи явлений. 3.PАнализ (обобщение статистического материала на основе средних, индексных, выборочных методов; метода рядов динамики; корреляционного анализа и корреляционно-регрессионного анализа) После того, как будет проведено статистическое наблюдение, с помощью сводки и группировки полученные материалы будут обобщены в сводные статистические таблицы, в которых совокупность представлена в целом и по группам ... »

Статистический пакет STATISTIKA

Для наглядности измерения всех связей в случае множественной корреляции целесообразно использовать корреляционную матрицу – матрицу из попарных коэффициентов корреляции. Регрессионный анализ Регрессионный анализ – вид статистического анализа, который состоит в представлении зависимости одних факторов от других в виде некоторой функции (уравнения регрессии) с помощью которой осуществляется прогнозирование и поиск ответа на вопросы «Что будет через какое-то время?» или «Что будет, если ?». В случае парной регрессии уравнение определяется по двум наборам данных, один из которых представляет значения зависимой переменной y, а другой – независимой переменной х. В случае множественной регрессии уравнение определяется по нескольким наборам данных, один из которых представляет значения зависимой переменной y, а другие независимыми переменными х1, х2, , xm. Получение уравнения регрессии происходит в два этапа: подбор вида функции и вычисление параметров функции. Выбор функции, в большинстве случаев, производятся среди линейной, квадратичной, степенной и др. видов функций (табл. 2). К функции предъявляются следующие требования: она должна быть достаточно простой для использования ее в дальнейших вычислениях и график этой функции должен проходить вблизи экспериментальных точек так, чтобы сумма квадратов отклонений y-координаты всех экспериментальных точек от y-координат графика функции была ба минимальной (метод наименьших квадратов). открыть »

Логистика. Транспорт и склад в цепи поставок

Все эти модели и методы можно разделить на классы: оптимизационные, эвристические и имитационные. Оптимизационные модели принятия решений основаны на методах операционного исчисления: программирования (линейного, нелинейного, динамического, стохастического, целочисленного), математической статистики (корреляционно-регрессионный анализ, теория случайных процессов, теория идентификации, теория статистических моделей принятия решений и т. п.), вариационного исчисления, оптимального управления, теории массового обслуживания, графов, расписаний и т. д. В частности, для различных логистических функций можно указать следующие задачи: – оптимальная диспетчеризация в производстве, транспортировке, грузопереработке; – оптимальное размещение объектов в производстве, распределении, складировании; – построение оптимальных логистических цепей, каналов, сетей; – построение оптимальной организационной структуры логистической системы; – оптимальная маршрутизация; – определение оптимальной длительности составляющих логистических циклов; – оптимизация процедур сбора, обработки и выполнения заказов; – оптимизация параметров систем управления запасами; – оптимальный выбор перевозчика, экспедитора, поставщика и т. д ... »

Анализ состава, структуры и обеспеченности предприятия трудовыми ресурсами

Основными задачами анализа являются следующие: изучение и оценка обеспеченности предприятия и его структурных подразделений трудовыми ресурсами в целом, а также по категориям и профессиям; определение и изучение показателей текучести кадров; выявление резервов трудовых ресурсов, более полного и эффективного их использования. Источниками информации для анализа обеспеченности и эффективного использования рабочей силы являются: план экономического и социального развития предприятия, статистическая отчетность по труду ф- 1-Т "Отчет по труду", приложение к ф. 1-Т "Отчет о движении рабочей силы, рабочих мест", ф. 2-Т "Отчет о количестве работников в аппарате управления и оплате их труда", данные табельного учета и отдела кадров. Поскольку трудовыми показателями, характеризующими деятельность предприятия, считаются: использование рабочей силы, рабочего времени и производительность труда, то основными задачами анализа являются: объективная оценка использования трудовых ресурсов – рабочей силы, рабочего времени и производительности труда; определение факторов и количественное изменение их влияния на изменение трудовых показателей; изыскание путей устранения факторов, отрицательно влияющих, и закрепление влияния положительных. открыть »

Специфические методы исследования

1.2.4 Методы логического поиска 1.2.5 Метод «букета проблем» 1.2.6 Методы поиска новых технических решений 1.3 Статистические методы анализа систем управления 1.3.1 Регрессионный анализ 1.3.2 Корреляционный анализ 1.3.3 Дисперсионный анализ 1.3.4 Ковариационный анализ 1.3.5 Метод временных рядов 1.3.6 Метод главных компонентов 1.3.7 Факторный анализ 1.4 Детерминированные методы анализа систем управления 1.5 Синтез систем управления методами оптимизации 1.5.1 Синтез систем управления методами безусловной оптимизации 1.5.2 Синтез систем управления с помощью многокритериальной оптимизации 1.6 Синтез систем управления методами математического программирования 1.6.1 Методы решения задач линейного программирования открыть »

Природные ресурсы - как основа функционирования мировой экономики

Современный этап развития мирового хозяйства отличается всевозрастающими масштабами потребления природных ресурсов, резким усложнением процесса взаимодействия природы и общества, интенсификацией и расширением сферы проявления специфических природно-антропогенных процессов, возникающих вследствие техногенного воздействия на природу. Обострение сырьевых, топливных, энергетических, водных и в целом экологических проблем перешагнули границы отдельных регионов и приобрели глобальный масштаб. В этой связи большое значение приобретает изучение природно-ресурсного потенциала мира в целом, отдельных материков и стран, анализ систем их хозяйственного использования, сложившихся в различных социально-экономических структурах современного мирового сообщества, разработка представлений о региональном и оптимальном освоении природных богатств. Поэтому исследование социально-экономических и экологических особенностей использования природных ресурсов мира является в достаточной степени актуальными и важными. Объектом данного исследования являются мировые природные ресурсы как основа экономического, социального и экологического существования человечества. открыть »

Прогнозирование сегмента автомобильного рынка на примере Московского региона

Прогнозирование на основе данных, имеющих нечисловую природу, в частности, прогнозирование качественных признаков основано на результатах статистики нечисловых данных. Весьма перспективными для прогнозирования представляются регрессионный анализ на основе интервальных данных, включающий, в частности, определение и расчет нотны и рационального объема выборки, а также регрессионный анализ нечетких данных. Общая постановка регрессионного анализа в рамках статистики нечисловых данных и ее частные случаи - дисперсионный анализ и дискриминантный анализ, давая единый подход к формально различным методам, полезна при программной реализации современных статистических методов прогнозирования. Основными процедурами обработки прогностических экспертных оценок являются проверка согласованности, кластер-анализ и нахождение группового мнения. Проверка согласованности мнений экспертов, выраженных ранжировками, проводится с помощью коэффициентов ранговой корреляции Кендалла и Спирмена, коэффициента ранговой конкордации Кендалла и Бэбингтона Смита. открыть »

Стратегия развития предприятия

Многофакторность выбора стратегии во многом предопределяет необходимость разработки нескольких стратегических альтернатив, из которых и осуществляется окончательный выбор. Стратегические альтернативы – набор различных частных стратегий, позволяющих достичь стратегические цели организации, во всем их многообразии, в рамках выбранной базовой стратегии и ограничений на использование имеющихся ресурсов. Каждая стратегическая альтернатива предоставляет организации разные возможности и характеризуется разными затратами и результатами. Первый шаг в разработке стратегических альтернатив и их анализе – стратегическая сегментация. При использовании портфельного метода анализа будем рассматривать ЗАО «Орелнефтепродукт» как совокупность стратегических хозяйственных подразделений (СХП) по видам деятельности. Задачей данного анализа является оценка фактического состояния портфеля организации и разработка дифференцированных стратегий для различных СХП, исходя из общей цели развития организации. Инструментом данного анализа являются матрицы – двухмерные модели, сравнивающие стратегическое положение каждого СХП организации. Для проведения портфельного анализа необходимо: построить матрицу Бостонской консалтинговой группы (БКГ) и матрицу Мак-Кинси; оценить фактическое состояние портфеля хозяйственной деятельности организации, на основе анализа положения отдельных СХП в построенных матрицах и соотношения различных СХП в портфеле; классифицировать СХП по принципу приоритетов инвестирования и разработать рекомендуемые стратегии для каждого СХП с целью улучшения общего положения организации; сделать выводы о стратегической привлекательности портфеля в целом. открыть »

Природно-ресурсный потенциал мирового хозяйства

В совокупности экономические ресурсы образуют потенциал национальной экономики или региона мира, или всей мировой экономики. В этой связи большое значение приобретает изучение природно-ресурсного потенциала мира в целом, отдельных материков и стран, анализ систем их хозяйственного использования, сложившихся в различных социально-экономических структурах современного мирового сообщества, разработка представлений о региональном и оптимальном освоении природных богатств. 1. Понятие природно-ресурсного потенциала Природно-ресурсный потенциал (природные ресурсы) мирового хозяйства многообразен. Он включает энергетические, земельные и почвенные, водные, лесные, биологические (растительный и животный мир), минеральные (полезные ископаемые), климатические и рекреационные ресурсы. Природные ресурсы — пространственно-временная категория; их объем различен в различных районах земного шара и на разных стадиях социально-экономического развития общества. Тела и явления природы выступают в качестве определенного ресурса в том случае, если в них возникает потребность. Но потребности, в свою очередь, появляются и расширяются по мере развития технических возможностей освоения природных богатств. открыть »

Оценка показателей движения и эффективного использования основных производственных фондов (на примере ООО "Бэхетле")

Методику выявления путей повышения эффективности использования основных производственных фондов можно представить в виде рисунка 2. Анализ основных фондов производится по нескольким направлениям, разработка которых в комплексе позволяет дать оценку структуры, динамики и эффективности использования основных средств. Для того чтобы проанализировать деятельность предприятия за определенный период работы, производят вышеперечисленный анализ с учетом нескольких лет деятельности предприятия. За отчетный год принимают один из годов (базовой) работы предприятия, а остальные годы его деятельности называют анализируемыми. Производимый при этом анализ позволяет четко определить те факторы, которые повлияли на результаты работы, и выявить резервы повышения основных производительных показателей. Анализ основных фондов ведется по следующим основным направлениям: -анализ наличия, структуры и показателей движения основных фондов на предприятии; -анализ обеспеченности предприятия основными фондами; -анализ основных показателей эффективного использования основных фондов; -анализ использования оборудования производственной мощности предприятия и производственных площадей. Рисунок 2 416 с. открыть »

Проектирование локальной вычислительной сети для агетства по трудоустройству

Использование машинной графики. Доступ к глобальной сети I er e . Использование электронной почты. Директор Обработка текстов, Пользование базой данных (неограниченное). Передача данных и связь. Доступ к глобальной сети I er e . Использование электронной почты. Бухгалтер Обработка текстов, Передача данных и связь (получение данных о хозяйственных операциях в филиалах центра). Использование электронной почты. Ответственный за административно-хозяйственные вопросы. Обработка текстов Передача данных и связь (получение данных об административно-хозяйственных вопросах из филиалов центра). Использование электронной почты. Всех пользователей сети можно классифицировать следующим образом: Пользователи ЛВС Пользователи, имеющие неограниченный доступ. Пользователи, имеющие ограниченный доступ. - Сотрудники осуществляющие приём заявлений от клиентов центра, а также заполнение базы данных. - Директор - Сотрудники осуществляющий подбор работника на вакантную должность. - Сотрудники, ответственные за обратную связь с клиентами центра. -Сотрудник, отвечающий за переподготовку кадров. -Сотрудник, занимающийся статистической отчётностью. - Бухгалтер - Ответственный за административно-хозяйственные вопросы 2. открыть »

Экономический анализ предприятий (применение АСУП)

Решение этой проблемы прежде всего означает однозначное определение места учета затрат на производство и калькулирования себестоимости продукции в автоматизированных системах управления предприятиями и производственными объединениями. Построение автоматизированных систем согласно в руководящих методических материалов по созданию АСУП (1977 года) , до нынешнего дня применяющихся на производстве, не удовлетворяет принципу комплексности, ибо она построена по неоднородному принципу выделения функциональных подсистем. В то же время оптимизация потоков данных между учетом и планированием может в значительной степени разгрузить управленческий аппарат от избыточных данных. Следующий важный принцип автоматизированной обработки экономической информации - аналитичность. Его следует рассматривать в двух аспектах. Во-первых,учет как база данных экономического анализа должен представлять информацию в таком виде, чтобы ее было наиболее удобно использовать в процессе анализа хозяйственной деятельности, а также при исправлении или компенсации неблагоприятных хозяйственных ситуаций. открыть »

Планирование как функция управления предприятием

Маржиналистский подход основан на анализе предельной продуктивности факторов производства, т.е. определении количества работников, которое обеспечивает ему максимум чистого дохода. Экспертно-статистический подход основан на установлении статистических зависимостей между численностью персонала и влияющими на нее факторами. В качестве исходной информации используется отчетная информация по видам деятельности, отраслям, предприятиям и их подразделениям. Статистические зависимости обычно устанавливаются методами регрессионного анализа. Полученная зависимость иногда корректируется на основе экспертных оценок специалистов. Аналитически-нормативный подход к определению численности персонала предполагает анализ конкретного трудового процесса, проектирование рациональной организации труда, нормирование трудоемкости работ по каждой группе персонала и на этой основе установление норм численности. Такой подход возможен как в условиях действующего предприятия, так и при проектировании предприятий и их подразделений. Расчет норм численности может осуществляться при заданном варианте разделения труда и в процессе решения общей задачи оптимизации взаимодействия и численности работающих. открыть »

Экспертные методы оценки управленческого решения

Одним из методов оценки компетентности экспертов является их тестирование. Для этого разрабатывается специальный тест-анкета, отвечая на вопросы которого эксперт должен показать знание объекта исследования, аналитические способности. Следует отметить, что разработка тест-анкеты — сложная и трудоемкая процедура, поэтому этот метод оценки компетентности оправдан только в случаях привлечения для экспертизы большого ( если темп роста валютного продукта составляет от 6 до 10%, то общая оценка равна 7,5% и, наконец, если темп роста валютного продукцию превышает 10%, то и сам вопрос получает 10% оценки. 8 Конвертируемость валюты — 10%. Если валюта страны-партнеры является официально конвертируемой, то 0 баллов и 0%. 9. Степень и качество выполнения договорных обязательств — 6%. 10. Уровень расходов на заработную плату и производительность труда — 8%. Анализ проводится с помощью индексного и регрессионного анализов, метода главных компонентов и т. п. 11. Возможность пользования услугами внутренних и внешних экспертов, эффективность их работы в области права и маркетинга составления бухгалтерской и статистической отчетностей — 2%. 12. Эффективность организации транспорта и связи, вероятность потери, порчи товара, скорость осуществления различных телефонно-телеграфных и факсных переговоров, доставки деловой корреспонденции и т. п. — 4%. 13. Взаимоотношения между производителями, государственными органами и общественными организациями — 4%. 14. Условия получения различных видов краткосрочного кредита - 8%. 15. Условия получения долгосрочного кредита — 8%. открыть »

Новые подходы к развитию ловкости у боксеров

Критерием оценки качества выполнения упражнения являлась точность попадания в заданную уязвимую точку; - нанесение серии нападающих ударов по подвижному мешку, передвигаемому с разной скоростью с использованием уклонов и нырков. Обработка полученных исходных данных показала отсутствие существенных различий в уровне общей физической подготовленности занимающихся ЭГ и КГ, а также в показателе, характеризующем уровень развития ловкости по ее основным разновидностям и проявлениям (р повышением уровня синхронизации двигательных и вегетативных функций организма, достижением их оптимальной согласованности. Таким образом, результаты исследования показали, что в современной системе подготовки боксеров недостаточное внимание уделяется развитию таких двигательно -координационных качеств, как ловкость, точность и др. В специальной литературе не нашли своего отражения вопросы формирования ловкости по ее основным разновидностям и проявлениям. Применение комплекса двигательных заданий, направленных на совершенствование пространственно-силовых, пространственно-временных параметров, а также ловкости, проявляемой в прогнозируемых и нестандартных условиях , обусловило существенное улучшение ее показателей по основным разновидностям в ЭГ и повышению уровня общефизической и технической подготовленности. открыть »

Адресная книга на языка Visual Basic

Даёт вводить только цифры. Все процедуры можно формы можно разделить на следующие группы: процедуры загрузки процедуры, обрабатывающие данные на конкретных шагах процедуры обработки и ввода данных. 4.5 Настройка программы Данная программа не содержит сложных настроек. Всё что пользователь может настроить – это параметры модемы – порт соединения и тип звонка (тоновый или импульсный в зависимости от тока какой звонок поддерживает АТС) Подробное описание программы находится в файле readme. x 5. Контрольный пример В качестве примера рассмотрим вопрос о внесении нового пользователя в БД. Для добавления элемента заполним следующие поля: Имя Отчество Фамилия Адрес Дом Квартира Телефон Далее называем кнопку «Добавить» и если всё было верно сделано, в БД занесётся новый элемент. Для того чтобы проверить, выделяем интересующий нас элемент и жмем кнопку «Изменить» Приложение FrmMai Rem Автор программы ZIGMy D E d Fu c io Public Fu c io Exis (s rFile ame As S ri g) As Boolea If Dir(s rFile ame) = vb ullS ri g he Exis = False Else Exis = rue E d Fu c io Использованные источники и литература Программа помощи VB Материалы сайта Материалы сайта Материалы сайта www.FileArea.co.il открыть »

Односвязный список на основе указателей

СодержаниеВведение Определение АТД Общие положения Описание операций Операция добавления элемента Операция добавления элемента после указанного Операция удаления указанного элемента Операция распечатки записей списка Реализация АТД-список Главная функция Интерфейс Реализация методов Заключение Список литературы Приложение A: граф-схемы алгоритмов Введение Независимо от типа решаемых задач, любая программа оперирует какими-то данными, а сама программа предстваляет собой методы управления и обработки этих данных. Скорость выполнения программой поставленной задачи зависит не только от алгоритмов, использованных в ней для обработки и управления данными, но также и от самой организации данных. Таким образом, мы приходим к понятию о структурах данных. Прямое взаимодействие между программой через пользователя и структурами данных оставляет открытыми множество данных, модификация которых нелегитимным способом (минуя интерфейс) может привести к нежелательным последствиям. Чтоб миновать данную проблему необходимо } Заключение В данном курсовом проекте был реализован абстрактный тип данных – односвязный список на основе указателей. открыть »