Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Построение полиномиальной регрессионной модели




Исходные данные

Требуется построить полиномиальные модели различных степеней вида

и сравнить оценки их погрешностей. Определение коэффициентов таких уравнений осуществить средством Поиск решения.

Табл.2.

x                    
у (значение наблюдаемой величины)                    

 

Порядок выполнения работы

Ø Подготовим начальный рабочий лист кА показано на рис.7. Заданные ряды Y и t помещены в диапазоны С7:С16 и А7:А16 соответственно. В диапазонах С7:С16, D7:D16, E7:E16 будем отображать квадраты погрешности между фактическим значением Yi и полученным из полиномов второй, третьей и четвертой степени уравнений регрессии соответственно.

Рис.7.

Ø Введем следующие формулы:

С7 =($B7-($B$3+$C$3*$A7+$D$3*$A7^2))^2 (12)

D7=($B7-($B$4+$C$4*$A7+$D$4*$A7^2+$E$4*$A7^3))^2 (13)

E7=($B7-($B$5+$C$5*$A7+$D$5*$A7^2+$E$5*$A7^3+$F$5*$A7^4))^2 (14)

Ø Cкопируем эти формулы в диапазон С8:С16, D8:D16, E8:E16 соответственно. Полученные результаты сравним между собой ряды квадратов погрешностей полиномов.

Ø В ячейке С17 вычислим сумму квадратов погрешностей для приближения полиномом 2-й степени, введя формулу:

С17 = СУММ (С7:С16) (15)

Скопируем эту формулу методом буксировки вправо на диапазон D17:Е17, чтобы вычислить сумму квадратов погрешностей приближений полиномами 3-й и 4-й степени. Сравним результаты в ячейках С17:Е17 между собой.

Ø Для вычисления коэффициентов а, b, c полинома второй степени выберем команду Сервис/Поиск решения. В диалоговом окне Сервис/Поиск решения установим целевую ячейку С17, в поле Равной установим минимальному значению, в поле Изменяя ячейки – диапазон B3:D3. После щелчка Выполнить, результаты поиска – значения коэффициентов а, b, с появляются в ячейках B3:D3.

Ø Аналогично предыдущему пункту, используя средство Поиск решения, определим коэффициенты а, b, c, d в ячейках В4:Е4 для приближения полиномом 3-й степени, затем то же самое для приближения полиномом 4-й степени в ячейках В5:F5 определим коэффициенты а, b, c, d, e.

Ø Сделаем нелинейный регрессионный анализ, используя средства деловой графики Excel, не прибегая к вычислениям, сначала для модели 2-й степени. Для этого построим график Y(t), используя ряды t и Y в ячейках А7:А16, В7:В16. Затем кликнув щелчком на этом графике правой кнопкой мыши и в появившемся контекстном меню выберем пункт Добавить линию тренда. В появившемся окне Линия тренда, в котором выберем тип уравнения аппроксимации Полиномиальная и его степень; на вкладке Параметры установим флажки Показывать уравнение на диаграмме, Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации. Будет выведен график уравнения регрессии и само уравнение с числовыми значениями коэффициентов и квадрат коэффициента корреляции R^2.

Ø Аналогично выполним графическое построение линий тренда для полиномов 3-й, 4-й степеней с показом уравнений на графике. Сравним регрессионные модели полиномами

Рис.8. Результаты решения

 

Выводы

В данной работе был изучен метод решения задач регрессионного анализа с применением средств Excel. Получены навыки использования команды Сервис/Подбор параметра, встроенных статистических функций для построения линейных и нелинейных уравнений регрессии и линий тренда.

С помощью команды Сервис/ Подбор параметра, функций НАКЛОН(), ОТРЕЗОК() и ЛИНЕЙН() разными способами рассчитаны значения а и b линейной регрессионной модели. Проведен сравнительный анализ полученных значений, значения …… … получились одинаковыми. По полученным данным построены диаграммы с линией тренда типа Линейная. Также получены теоретические значения yt при t с помощью функции ПРЕДСКАЗ() и новые значения у с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ().

Для определения параметров нелинейной экспоненциальной модели использовались формулы ЛГРФПРИБЛ, LN. Для построения экспоненциального тренда – функцию РОСТ. Вычислены теоретические значения yt (нелин) наблюдаемой величины, используя экспоненциальную модель и построена диаграмма с линией тренда типа Экспоненциальная.

Коэффициент корреляции в линейной и экспоненциальной модели различается на 0,0212 (R2лин > R2экс).

Во второй части данной работы построены полиномиальные модели различных степеней. Для этого были использованы формулы . Для вычисления коэффициентов а, b, c полинома различных степеней использована команда Сервис/Поиск решения. По полученным данным построен график Excel для модели 2-й, 3-й, 4-й степени. Сравнивая оценки погрешностей полиномонов 2-й, 3-й, 4-й степеней можно сделать вывод, что погрешность уменьшается с увеличением степени, особенно это наглядно представлено из вычисленных сумм квадратов разностей.

 





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2017-04-14; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 1297 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Даже страх смягчается привычкой. © Неизвестно
==> читать все изречения...

2421 - | 2133 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.009 с.