Моделирование корреляционной зависимости с использованием инструментов EXCEL

Август 5, 2022

Главная
Информатика
Моделирование корреляционной зависимости с использованием инструментов EXCEL

Содержание

2. 1. Моделирование однофакторной линейной регрессии y/t На графике 1.1 Вставить ТОЧЕЧНУЮ ДИАГРАММУ (yi , ti). 1.2
3. 1.4 Во вкладке «Формат линии тренда» выбрать: – вид аппроксимации – ЛИНЕЙНАЯ, – ПОКАЗЫВАТЬ УРАВНЕНИЕ НА
4. 2. Моделирование однофакторной линейной регрессии y/t с помощью функции ЛИНЕЙН 2.1 Выделить 10 ячеек (5*2). 2.2
5. 2.3 Задать аргументы функции ЛИНЕЙН: ЛИНЕЙН(известные_значения_y; [известные_значения_x]; [конст]; [статистика]) Следует выделить ячейки с массивами значений Y
6. Схема расположения вычисленных параметров в выделенных ячейках: 2.4 Нажать одновременно клавиши CTRL+SHIFT+ENTER.
8. 3. Моделирование однофакторной нелинейной регрессии на графике 3.1 Во вкладке «Формат линии тренда» выбрать: – вид
9. 3.2 Вычислим смоделированные значения yвыч 3.3 Найдем истинные ошибки смоделированных значений: 3.4 Оценим точность модели по
10. 4. Моделирование многофакторной линейной регрессии с помощью функции ЛИНЕЙН 4.1 Выделить 15 ячеек (5*3). 4.2 Вставить
11. 4.3 Задать аргументы функции ЛИНЕЙН: ЛИНЕЙН(известные_значения_y; [известные_значения_x1]; [известные_значения_x2];[известные_значения_x]; [конст]; [статистика]) Следует выделить ячейки с массивами значений
12. Схема расположения вычисленных параметров в выделенных ячейках: 4.4 Нажать одновременно клавиши CTRL+SHIFT+ENTER.
15. Скачать презентацию

Слайд 2

1. Моделирование однофакторной линейной регрессии y/t
На графике
1.1 Вставить ТОЧЕЧНУЮ ДИАГРАММУ (yi

, ti).
1.2 Выделить точки исходных данных.
1.3 Добавить линию тренда.

Слайд 3

1.4 Во вкладке «Формат линии тренда» выбрать:
– вид аппроксимации – ЛИНЕЙНАЯ,

– ПОКАЗЫВАТЬ УРАВНЕНИЕ НА ДИАГРАММЕ,
– ПОМЕСТИТЬ НА ДИАГРАММУ ВЕЛИЧИНУ ДОСТОВЕРНОСТИ АППРОКСИМАЦИИ R2

Слайд 4

2. Моделирование однофакторной линейной регрессии y/t
с помощью функции ЛИНЕЙН
2.1 Выделить 10

ячеек (5*2).
2.2 Вставить функцию ЛИНЕЙН.

Слайд 5

2.3 Задать аргументы функции ЛИНЕЙН:
ЛИНЕЙН(известные_значения_y; [известные_значения_x]; [конст]; [статистика])
Следует выделить ячейки с

массивами значений Y и X.
При значении константы «ИСТИНА» будет вычислено значение константы b в уравнении регрессии.
При заданном в поле [статистика] значении «ИСТИНА» будут вычислены значения статистик, характеризующих точность модели.

Слайд 6

Схема расположения вычисленных параметров в выделенных ячейках:
2.4 Нажать одновременно клавиши CTRL+SHIFT+ENTER.

Слайд 7

Слайд 8

3. Моделирование однофакторной нелинейной регрессии
на графике
3.1 Во вкладке «Формат линии тренда» выбрать:

– вид аппроксимации – ПОЛИНОМИАЛЬНАЯ, степень – 2,
– ПОКАЗЫВАТЬ УРАВНЕНИЕ НА ДИАГРАММЕ,
– ПОМЕСТИТЬ НА ДИАГРАММУ ВЕЛИЧИНУ ДОСТОВЕРНОСТИ АППРОКСИМАЦИИ R2.

Слайд 9

3.2 Вычислим смоделированные значения yвыч
3.3 Найдем истинные ошибки смоделированных значений:
3.4 Оценим

точность модели по формуле Гаусса

Слайд 10

4. Моделирование многофакторной линейной регрессии
с помощью функции ЛИНЕЙН
4.1 Выделить 15

ячеек (5*3).
4.2 Вставить функцию ЛИНЕЙН.

Слайд 11

4.3 Задать аргументы функции ЛИНЕЙН:
ЛИНЕЙН(известные_значения_y; [известные_значения_x1]; [известные_значения_x2];[известные_значения_x]; [конст]; [статистика])
Следует выделить ячейки

с массивами значений y, t и z.
Задать значения константы и статистики «ИСТИНА».

Слайд 12

Схема расположения вычисленных параметров в выделенных ячейках:
4.4 Нажать одновременно клавиши CTRL+SHIFT+ENTER.

Слайд 13