Содержание
- 2. План Метод наименьших квадратов (МНК). Перечень средств MS Excel. Алгоритм применения функции ЛИНЕЙН. Результаты оценивания регрессии.
- 3. Цели обучения научиться применять МНК для оценивания теоретических коэффициентов уравнения парной линейной регрессии; изучить структуру дополнительной
- 4. Метод наименьших квадратов (МНК) Пусть в генеральной совокупности зависимость между переменными Y и X имеет вид:
- 5. Цель МНК – выполнить наилучшую ”подгонку” прямой под данные наблюдений Метод наименьших квадратов (МНК) решает задачу
- 6. Суть МНК: следует найти такие коэффициенты уравнения регрессии, чтобы сумма квадратов отклонений эмпирических значений результативного признака
- 7. Корреляционное поле. Истинная зависимость Y от X . МНК-прямая
- 8. Формулы для вычисления эмпирических коэффициентов регрессии, полученные по МНК (3)
- 9. Пример 1. Есть данные о количестве внесенных удобрений (Y, кг/га) и урожайности пшеницы (X, ц/га) по
- 10. Перечень средств MS Excel Встроенная статистическая функция MS Excel КОВАР(массив_1;массив_2). Встроенная математическая функция MS Excel СУММКВРАЗН(массив_1;массив_2).
- 11. Краткие сведения Функция СУММКВРАЗН(массив_1;массив_2) вычисляет сумму квадратов разностей между соответствующими компонентами массивов. Функция КОВАР(массив_1;массив_2) находит выборочную
- 12. Алгоритм применения функции ЛИНЕЙН Занести в ячейки с адресами B1:K1 рабочего листа MS Excel значения X,
- 13. Алгоритм применения функции ЛИНЕЙН (продолжение) Задать значения четырех аргументов функции ЛИНЕЙН. Первый аргумент: известные_значения_y -> B2:K2.
- 14. Результаты применения функции ЛИНЕЙН В левой из двух выделенных ячеек (A6) появится первый элемент итоговой таблицы
- 15. Результаты оценивания регрессии. Рабочий лист MS Excel c исходными данными
- 16. Визуализация решения, найденного с помощью MS Excel
- 17. Основные варианты задания логических аргументов функции ЛИНЕЙН
- 18. Варианты вывода результатов функции ЛИНЕЙН для случая парной линейной регрессии сокращенный [конст =1 (или истина), статистика
- 20. Скачать презентацию