DevioLabавтоматичне керування капіталом
ПРАЦЮЄ 24/7
КРИПТОВАЛЮТИ · АКЦІЇ · 10 БІРЖ

Портфель, який керується автоматично

DevioLab підбирає стратегії, відстежує ринки та автоматизує купівлю і продаж активів. Кількість доступних криптовалют, акцій і торгових можливостей зростає щодня.

10підключених біржCrypto + Stocksв одному портфелі24/7автоматичний контроль

Парна лінійна регресія засобами MS Excel

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національній Транспортний Університет
Інститут:
МЕХ
Факультет:
КН
Кафедра:
Кафедра інформаційних систем і технологій

Інформація про роботу

Рік:
2012
Тип роботи:
Модульний контроль
Предмет:
Комп’ютерні технології статистичної обробки даних
Група:
КН-1
Коротко про документ

Про що ця робота

Документ містить завдання модульного контролю з дисципліни комп'ютерні технології статистичної обробки даних. У роботі розглядається побудова парної лінійної регресії та оцінка адекватності моделі в MS Excel.

У роботі розглядаються

  • Парна лінійна регресія
  • MS Excel
  • Коефіцієнт кореляції
  • Критерій Фішера
  • Економетрична модель
  • Статистична обробка даних

Зміст і розділи

  1. Алгоритм виконання
  2. Завдання 1
  3. Висновок
Для кого:Студенти вищих навчальних закладів економічних та технічних спеціальностей
Викладачі:Не вказано

Ключові поняття

регресіякореляціякритерій ФішераMS Excelмоделькоефіцієнт еластичностіпрогнозстатистичні дані

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ Національний транспортний університет Кафедра інформаційних систем і технологій Модульний контроль № 1 з дисципліни «Комп’ютерні технології статистичної обробки даних» на тему «Парна лінійна регресія засобами MSExcel» Київ 2012 Варіант – 15 Завдання 1. На основі даних показника Υ і фактора X знайти оцінки: коефіцієнта кореляції; параметрів лінії регресії Ϋ = а · Χ+b. Використовуючи критерій Фішера, з надійністю Ρ = 0,95 оцінити адекватність прийнятої економічної моделі статистичним даним. Алгоритм виконання У діапазон комірок (В4:С18) вводяться вхідні дані показників X та Y. Вводиться гіпотеза, що між фактором X та показником У існує лінійна стохастична залежність Y=а · Χ+b. Для знаходження добутку X*Y у комірку D4 вводиться формула =B4*C4 та розповсюджуємо формулу по стовпці (D4:D18). Щоб знайти значення X2в коміркуE4записуємо формулуB4^2і аналогічно копіюємо по стовпці Ев діапазоні (E4:E18). Для визначення сум стовпців в математичних таблицях Excelвикористовуємо кнопку автосумування на панелі інструментів Σ або вбудовану функцію СУММ(БЛОК). Оцінки параметрів а і b парної регресії обчислюються за формулами:  Середні значення Χ, Υ обчислюються в комірках D18, D19 з використанням вбудованої статистичної функції СРЗНАЧ (блок). Для обчислення значення yi(i =1,13) у комірку F4вводимо формулу axi + b з абсолютними посиланнями координат-параметрів a і відносним посиланням координати х1.Копіюємо її у діапазоні комірок (F4:F18). Для оцінки адекватності прийнятої економетричної моделі експериментальним даним використовуємо критерій Фішера. Для визначення розрахункового значення критерію Фішера, оцінки довірчої зони базисних даних та оцінки довірчого інтервалу прогнозу створюємо блок проміжних обчислень(G4:L18). Значення (yi-yp)2, (yi–уc)2, (хi – хc)2 обчислюємо відповідно в блоках (G4:G18), (H4:H18), (I4:I18). Значення Sобчислюється у комірціD24, з формулою: S= Значення Dyобчислюється у діапазоні комірок (J4:J18)за формулою:  Для оцінки коефіцієнта кореляції будуємо блок (M4:M18). У комірку M4 вводиться формула для обчислення значення (хi-хc)*(yi–уc) та копіюється в блок (M5:M18). Сума блоку (M4:M18)обчислюється у комірці M19. Значення коефіцієнта кореляції обчислюється у комірці F24. Коефіцієнт еластичності для базисних значень та прогнозу обчислюється у блоці (N4:N18). Для наочного уявлення одержаних розрахунків будуємо графіки: фактичних даних (Y), лінії регресії для базисних даних та прогнозу (Ур), довірчу зону для базисних даних і прогнозу (Ymin ,Ymax), коефіцієнта еластичності (Kel).  Рис 1. Знаходження оцінки коефіцієнта кореляції, параметрів лінійної регресії.  Рис 2. Графік залежності ліній регресії   Рис 3. Формули в Excel для знаходження оцінки коефіцієнта кореляції, параметрів лінійної регресії. Висновок: Оскільки Fроз. >Fтаб , то з надійністю P=0,95 можна вважати, що прийнята математична модель адекватна експериментальним даним і на основі цієї моделі можна здійснювати економічний аналіз та знаходити значення прогнозу.
Допоможи студентському архіву

Ми допомогли тобі — допоможи наступному студенту

Файл ще не обрано

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

Подякувати Студентському архіву довільною сумою

Admin

26.02.2023 12:38

Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!