Дополнительные возможности анализа данных в MS Excel. Аппроксимация экспериментальных данных. Линии тренда
Содержание
- 2. 1. Аппроксимация экспериментальных данных. Линии тренда
- 3. На практике часто приходится сталкиваться с задачей о сглаживании экспериментальной зависимости или задачей аппроксимации. Аппроксимация (от
- 4. Аппроксимацией называется процесс подбора эмпирической формулы для установленной из опыта функциональной зависимости у = f (x).
- 5. На основе этих данных нужно подобрать функцию y = f (x), которая наилучшим образом сглаживала бы
- 6. Учитывая то, что практические данные получены с некоторой погрешностью, обусловленной неточностью измерений, необходимостью округления результатов и
- 7. Расположение экспериментальных точек может иметь самый разный вид, и каждому соответствует конкретный тип функции. Построение эмпирической
- 8. Возможны следующие варианты функций: Линейная - у = ах + b. Обычно применяется в простейших случаях,
- 9. Степенная — у = bxa, де а і b — константы. Аппроксимация степенной функцией используется для
- 10. Для осуществления аппроксимации на диаграмме экспериментальных данных необходимо щелчком правой кнопки мыши вызвать контекстное меню и
- 12. 2. Поиск решения задач линейного программирования (ЗЛП)
- 13. Оптимизация — в математике, информатике и исследовании операций задача нахождения экстремума (минимума или максимума) целевой функции
- 14. Для того, чтобы корректно поставить задачу оптимизации, необходимо задать: допустимое множество; целевую функцию; критерий поиска (max
- 15. Математические исследования отдельных экономических проблем, математическая формализация числового материала проводилась ещё в XIX веке. В 1939
- 16. . Математические модели линейного программирования строятся на основе содержательной постановки экономической задачи. Пример. Типичная задача распределения
- 17. Таблица 1 – Исходные данные задачи линейного программирования
- 18. Составление математической модели начинают с выбора переменных задачи. В большинстве случаев (для ресурсных задач в частности)
- 19. Составим математическую модель, для чего введем следующие обозначения: xj- количество выпускаемой продукции j-го типа j=1,2,3,4; bi-
- 20. Из таблицы 1 видно, что для выпуска единицы Продукта1 требуется 6 единиц сырья, значит, для выпуска
- 21. Математическая модель задачи выглядит следующим образом. Целевая функция имеет вид: 60⋅x1+70⋅x2+120⋅x3+130⋅x4→max Ограничения имеют вид: x1+x2+x3+x4≤16 6⋅x1+5⋅x2+4⋅x3+3⋅x4≤110
- 22. Ввод условий задачи состоит из следующих основных шагов: 1) Создание формы для ввода условий задачи. 2)
- 23. Форма ввода ЗЛП
- 24. Исходные данные
- 25. Ввод уравнений целевой функции и граничных условий
- 28. Дальнейшее решение задачи проводится с использованием надстройки Поиск решения табличного процессора MS Excel. Поиск решения является
- 33. Поясним смысл элементов окна Поиск решения. Установить целевую ячейку - определяет целевую ячейку, значение которой необходимо
- 34. Удалить - удалить выделенное ограничение. Выполнить - запускает процесс решения определенной проблемы. Закрыть - закрывает окно
- 36. Скачать презентацию