Получение регрессионных моделей в табличном процессоре

Август 20, 2022

Главная
Информатика
Получение регрессионных моделей в табличном процессоре

Содержание

2. Задание Работа 3.1. Получение регрессионных моделей(с. 209–211) Работа 3.2. Прогнозирование (с. 211–212) Создать файл типа Microsoft
3. Получение регрессионных моделей Построить несколько моделей (линейную, квадратичную , экспоненциальную и логарифмическую), для этого можно скопировать
4. Разные регрессионные модели
5. Математическая модель для прогнозирования В результате была выявлена лучшая математическая модель, поэтому на следующем листе построить
6. Интерполяция Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа 3 мг /куб. м методом
7. Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа 6 мг/куб. м методом графической экстраполяции,
8. Число жителей, заболевших астмой, получаемое по формуле является дробным. Однако не следует считать число людей, даже
9. Параметры линии тренда
11. Работаем за компьютером
13. Скачать презентацию

Слайд 2

Задание
Работа 3.1. Получение регрессионных моделей(с. 209–211) Работа 3.2. Прогнозирование (с. 211–212)
Создать файл

типа Microsoft Excel с именем Заболеваемость.
Работу можно разместить на двух листах. Листы подписать. Лишние листы удалить.
Оформить заголовки и текстовые пояснения к этапам работы. Описать все результаты и выводы.
Обеспечить удачное размещение материалов на страницах бумаги (Файл – Печать). Размер бумаги – A4. Ориентация – Книжная.
Обратите внимание на грамотное форматирование текста (показатели степени, знаки препинания).

Слайд 3

Получение регрессионных моделей
Построить несколько моделей (линейную, квадратичную , экспоненциальную и логарифмическую),

для этого можно скопировать точечную диаграмму несколько раз.
Отформатируйте для наглядности модели.
Параметры (коэффициенты в уравнении линий), уравнения и коэффициент детерминированности увидим на диаграмме. Лучшая модель, которая наиболее близко совпадает со статистическими данными, то есть у которой коэффициент детерминированности наибольший.

Задача 1

Слайд 4

Разные регрессионные модели

Слайд 5

Математическая модель для прогнозирования
В результате была выявлена лучшая математическая модель, поэтому на

следующем листе построить одну линию тренда и получить одну формулу функциональной зависимости.

Слайд 6

Интерполяция
Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа 3 мг /куб.

м методом интерполяции, воспользовавшись квадратичной зависимостью, полученной в предыдущей работе.

Используя формулу математической модели (квадратичная функция), построить таблицу зависимости заболеваемости бронхиальной астмой от концентрации угарного газа в диапазоне от 1 до 5 мг/куб.м.
Определить значение заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа 3 мг/куб.м из полученной таблицы.

Задача 2

Слайд 7

Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа 6 мг/куб. м методом

графической экстраполяции, воспользовавшись квадратичной зависимостью, полученной в предыдущей работе.

А) Использовать квадратичный тренд из предыдущей работы, удлинив линию тренда на 2 точки.
Оценить значение приблизительно на полученном графике.

Б) Продлить таблицу до значения концентрации угарного газа 9 мг/куб. м и получить значение заболеваемости бронхиальной астмой из таблицы.

Экстраполяция

Задача 3

Слайд 8

Число жителей, заболевших астмой, получаемое по формуле является дробным. Однако не

следует считать число людей, даже среднее, в дробных форматах. Отформатировать столбец таблицы так, чтобы число жителей было целым (в формате числа указано 0 цифр после запятой).

Формат данных

Слайд 9

Параметры линии тренда

Слайд 10

Слайд 11

Получение регрессионных моделей в табличном процессоре

Содержание

ЗаданиеРабота 3.1. Получение регрессионных моделей(с. 209–211) Работа 3.2. Прогнозирование (с. 211–212)Создать файл

Получение регрессионных моделейПостроить несколько моделей (линейную, квадратичную , экспоненциальную и логарифмическую),

Разные регрессионные модели

Математическая модель для прогнозированияВ результате была выявлена лучшая математическая модель, поэтому на

ИнтерполяцияТребуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа 3 мг /куб.