тематические или опция Среднее из списка автосуммы
Работа добавлена на сайт samzan.net:
Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
Методические указания по выполнению контрольной работы
- Создать и сохранить файл в электронных таблицах Excel.
- Ввести в таблицу данные, характеризующие зависимость объема выпуска продукции (Y, млн. руб.) от объема капиталовложений (X, млн. руб.). Найти средние значения (функция СРЗНАЧ группы Математические или опция Среднее из списка автосуммы).
- Построить диаграмму рассеяния (Мастер диаграмм Точечная). Показать на графике прямую и уравнение линейной регрессии (выделить данные щелчком на любой точке, нажать правую кнопку мыши, в открывшемся меню выбрать Добавить линию тренда (оставить тип Линейный), затем на вкладке Параметры отметить Показывать уравнение на диаграмме и Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации.
- Получить таблицу регрессионного анализа (Сервис Анализ данных Регрессия). Ввести входные интервалы, отметить остатки и нажать ОК. В полученных таблицах выделить значения параметров a (Y-пересечение) и b (Переменная Х1), суммы квадратов остатков (SS), дисперсии остатков S2 (MS), коэффициента детерминации R2, наблюдаемые значения F-критерия, а также наблюдаемые значения t-критерия для параметров a и b. Выделить эти данные. Скопировать значение S2 на исходный лист. Построить график остатков.
- Найти табличное значение F-критерия для заданного уровня значимости с помощью функции FРАСПОБР (группа Статистические). Сделать вывод о качестве модели, сравнив наблюдаемое и табличное значение F-критерия.
- Добавить на странице регрессионного анализа рядом со значениями остатков столбец исходных данных и для каждого данного (с помощью раскопировки) вычислить значения относительных ошибок с помощью функции ABS (группа Математические).
Найти среднюю относительную ошибку аппроксимации (функция СРЗНАЧ группы Математические или опция Среднее из списка автосуммы).
Сделать вывод о качестве модели:
- хорошее, если средняя относительная ошибка аппроксимации не больше 7%,
- удовлетворительное, если средняя относительная ошибка аппроксимации больше 7%, но меньше 15%,
- плохое, если средняя относительная ошибка аппроксимации больше 15% .
- Найти табличное значение t-критерия t для заданного уровня значимости с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР (группа Статистические). Сделать вывод о значимости параметров a и b, сравнивая наблюдаемые и табличное значение t-критерия.
- С помощью функции МАКС (группа Математические) найти максимальное значение переменной Х. Определить прогнозное значение Хр как 80% от максимального значения. Вычислить прогнозное значение Yp , подставляя значение Хр в уравнение регрессии.
- Добавить в таблицу строку (столбец) значений . Вычислить сумму квадратов отклонений от среднего значения (функция СУММКВ группа Математические). Вычислить стандартную ошибку прогнозного значения по формуле . Определить границы доверительного интервала по формуле .
- Представить на графике точку прогноза и границы доверительного интервала.
- С помощью опции Добавить линию тренда (отметить на вкладке Параметры опцию Показывать уравнение на диаграмме) получить графики и уравнения степенной и показательной (экспоненциальной) регрессии.
- Добавить в таблицу строку (столбец) значений 1/X. С помощью функций НАКЛОН и ОТРЕЗОК получить параметры гиперболической регрессии.
Добавить в таблицу строку (столбец) значения Yгиперб, соответствующие гиперболической регрессии. Построить таблицу X и Yгиперб и упорядочить значения Х по возрастанию. Показать значения на графике.
- Найти коэффициент детерминации для гиперболы по формуле
Вычисление 2объясн :
Аналогично вычислить 2общ :
Вычислить коэффициент детерминации:
- Для всех моделей найти коэффициенты детерминации, коэффициенты эластичности (, вместо x и y взять средние значения ) и средние относительные ошибки аппроксимации.
Вычисление средней относительной ошибки аппроксимации для гиперболы: