Реферат: Опишем алгоритм получения с помощью ms excel регрес­сионных моделей по мнк с построением тренда

Получение регрессионных моделей

в MS Exce

Рекомендации

Опишем алгоритм получения с помощью MS Excel регрес­сионных моделей по МНК с построением тренда.

Сначала следует ввести табличные данные и построить то­чечную (можно иг­норировать все лишние детали — надписи, легенду, — чтобы получилось так, как на рис. 2.14 а, в качестве подписи к оси ОХ выбрать текст «Линейный тренд»). Далее следует: => щелкнуть мышью по полю диаграммы; => выполнить команду => Диаграмма => Добавить линию тренда;

=> в открывшемся окне на закладке «Тип» выбрать «Ли­нейный тренд»;

=> перейти к закладке «Параметры»; установить галочки на флажках «показывать уравнения на диаграмме» и «поместить на диаграмму величину достоверности ап­проксимации R^2», щелкнуть по кнопке ОК.

Диаграмма готова. Аналогично можно получить и другие типы трендов. Квадратичный тренд получается путем выбора по­линомиального типа функции с указанием степени 2.

Заметим, что MS Excel дает возможность пользователю самому задавать тип регрессионной модели, а не ограничи­ваться предлагаемым меню из шести функций. Однако для большого числа практических ситуаций этих функций бы­вает вполне достаточно.

Продолжение линии тренда за границы области данных, приведенных в исходной таблице, называется экстраполя­цией. Для получения такого рисунка нужно добавить в опи­санный в описанный выше алгоритм еще одно действие:

=> на вкладке «Параметры» в области «Прогноз»

в строке «вперед на» установить 2 единицы.

Здесь имеются в виду единицы используемого масштаба по горизонтальной оси.

^ Цель работы: освоение способов построения по экспери­ментальным данным регрессионной модели и тренда средст­вами MS Excel.

Используемые программные средства: табличный про­цессор MS Excel.

Задание

В следующей таблице приводится прогноз средней днев­ной температуры на последнюю неделю мая в различных го­родах европейской части России. Города упорядочены по ал­фавиту. Указана также географическая широта этих городов. Построить несколько вариантов регрессионных моделей (не менее трех), отражающих зависимость температу­ры от широты города. Выбрать наиболее подходящую функ­цию.