Nusileidusių ir pakilusių lėktuvų skaičiaus Lietuvoje 2006 04 mėn. – 2010 03 mėn. laikotarpiu analizė


Prognozavimas su eviews. Ewies programa liekamuju paklaidu sklaidos diagramos. Pakilusių ir lėktuvų. Priklausomojo kintamojo prognozavimas. Daugialypė regresija su eviews.

Ekonomikos kursinis darbas. Įvadas. Probleminės srities aprašas. Stebinių analizė. Kintamųjų sklaidos diagramos. Stačiakampės diagramos. Duomenų normalumas. Išskirtys. Koreliacinės matricos sudarymas. Daugialypės tiesinės regresijos įvertinimas. Situacijų modeliavimas. Liekamųjų paklaidų analizė. Priklausomojo kintamojo prognozavimas. Kintamųjų pakeitimas. Išvados.


Šiame darbe nagrinėjame pakilusių ir nusileidusių lėktuvų skaičių Lietuvoje 2006 04 mėn. – 2009 03 mėn. Laikotarpiu.

Pagrindinis darbo darbą sudaro keturios dalys: probleminės srities aprašas, stebinių analizė, daugialypės tiesinės regresijos įvertinimas ir situacijų modeliavimas.

Darbas atliktas naudojantis eviews programa. Remiantis gautais rezultatais bei literatūros šaltiniais darbo pabaigoje pateikiamos išvados. Duomenų stebšiame namų darbe mes nagrinėjame pakilusių ir nusileidusių lėktuvų skaičių Lietuvoje 2006 04 mėn. – 2009 03 mėn. Laikotarpiu.

šis tyrimo objektas yra svarbus tuo, kad prieš tai tyrimas apie šiuos duomenis nebuvo atliktas. Pakilusių ir nusileidusių lėktuvų skaičių lemia keletas veiksnių. Kaip pagrindinius galima išskirti: oro sąlygas, emigracija, bilietų kainas.

Oro sąlygos yra svarbus, tačiau nelemiamas veiksnys lėktuvams pakilti ir leistis, nes dažniausiai tik kritinėmis sąlygomis esant lėktuvų skrydžiai yra atšaukiami. Kaip pavyzdį galima priskirti ugnikalnio išsiveržimą, kuris šiuo atveju stipriai įtakojo duomenų pasikeitimą 2010 04 mėn. Dėl oro uostų uždarymo. Bet visgi yprastinė klimato kaita nedaro didelio poveikio duomenims.

Emigracija duomenims turi įtakos tada, kai šalyje pablogėja ekonominė situacija, nes tuomet daug žmonių emigruoja į kitas šalis dėl geresnio pragyvenimo lygio, kas žinoma įtakoja pakilusių ir nusileidusių lėktuvų skaičių.

Bilietų kainos yra bene svarbiausias veiksnys, nes tarp kainos ir norinčių skristi yra atvirkštinė priklausomybė. Taigi mažėjant kainai skrydžių daugėja ir tai stipriai įtakoja pakilusių ir nusileidusių lėktuvų skaičiaus duomenis.

Taigi y reikšmėmis ėmėme iš viso pagal vežimų rūšis, o nepriklausomus kintaanalizuojant pav. Pateiktas sklaidos diagramas galima pastebėti, kad reguliarių vežimų sklaidos diagramos kitimas yra panašus į bendrą visų rūšių kitimą. Diagrama vaizduojanti kitus vežimus rodo, kad duomenys yra liš pav. Pateiktų diagramų matyti, kad reguliarių vežimų ir bendro vežimų skaičiaus stebiniai yra simetriškai pasiskirstę, o nesimetriškai – kiti vežimai. Taip pat iš diagramų matome, kad tarp stebduomenų normalumas įvertinamas naudojant histogramas, kurios leidžia susidaryti skirstinio formos vaizdą ir nustatyti tam tikrą duomenų atitiktį normalumo reikalavimui. Tačiau, remiantis vien tik histogramomis, negalima tiksliai įvertinti duomenų normalumo, todėl norint kuo tiksliau tai padaryti naudosime jargue – bera (jb) kriterijų.

pav.

  • Ekonomika Kursiniai darbai
  • 2011 m.
  • 16 puslapių (1805 žodžiai)
  • Universitetas
  • Ekonomikos kursiniai darbai
  • Microsoft Word 78 KB
  • Nusileidusių ir pakilusių lėktuvų skaičiaus Lietuvoje 2006 04 mėn. – 2010 03 mėn. laikotarpiu analizė
    8 - 1 balsai (-ų)
Nusileidusių ir pakilusių lėktuvų skaičiaus Lietuvoje 2006 04 mėn. – 2010 03 mėn. laikotarpiu analizė. (2011 m. Balandžio 26 d.). http://www.mokslobaze.lt/nusileidusiu-ir-pakilusiu-lektuvu-skaiciaus-lietuvoje-2006-04-men--2010-03-men-laikotarpiu-analize.html Peržiūrėta 2016 m. Gruodžio 07 d. 16:34