пятница, 21 марта 2014 г.

Вопросы и задания

1. а) Что такое корреляционная зависимость?
Корреляционная зависимость - это зависимость между величинами, каждая из которых подвергается некорнтралируемому разбросу.
б) Что такое корреляционный анализ?
Раздел математической статистики, который исследует зависимости между величинами , называется корреляционным анализом. Корреляционный анализ изучает усредненный закон поведения каждой из величин в зависимости от значения другой величины, а также меру такой зависимости.
в)Какие типы задач можно решать с помощью корреляционного анализа?
С помощью корреляционного анализа можно решить следующие задачи: определить, оказывает ли один фактор существенное влияние на другой фактор; из нескольких факторов выбрать наиболее существенный.г) Какая величина является количественной мерой корреляции? Какие значения может принимать?
Количественной мерой корреляции двух величин является коэффициент корреляции.
Значение коэффициента корреляции лежит между -1 и +1. Чем ближе его значение по модулю к 1, тем корреляция (связь) сильнее.

2. С помощью какого средства табличного процессора  Excel можно вычислить коэффициент корреляции?
В MS Excel для определения коэффициента корреляции используется функция КОРРЕЛ из группы статистических функций.

3. а) Для данных из таблицы, представленной на рис. 6.8. постройте две линейные регрессионные модели.

6) Для этих же данных вычислите коэффициент корреляции. Сравните с приведенными на рис. 6.8 результатами.

Вывод: у первой модели коэффициент корреляции выше, следовательно, наличие зависимости между величинами существеннее, чем у второй модели.

понедельник, 17 марта 2014 г.

Регрессионная модель

Отчет по лабораторной работе
«Построение регрессионных моделей с помощью табличного процессора»

Лабораторную работу выполняла: Кожевникова Александра
 Вариант 1

Тип тренда
Уравнение тренда
R2
Линейный
y=0,373x+21,29
0,983
Квадратичный
y= 0,005x2+0,296x+21,49
0,985
Логарифмический
y=1,860ln(x)+20,74
0,836
Степенной
y=20,90x 0,077
0,852
Экспоненциальный
y=21,40e0,015x
0,985
Полином третей степени
y= -0,001x3+0,040x2+0,077x+21,81
0,988





Вывод: для графика, полученного по экспериментальным точкам больше всего подходит регрессионная модель, построенная с помощью полином третьей степени

Ёе формула имеет вид y = -0,001x3 + 0,040x2 + 0,077x + 21,81
R2 равен 0,988

По полученной формуле рассчитайте предполагаемую стоимость на 16 число.
29,186
Вывод по работе:

Точнее всего страница уравнение тренда «Полином третей степени». С помощью данных формул мы можем визуализировать информацию, данную нам и сделать прогноз.