Статистические методы обработки данных
Лабораторная работа № 5
ПОЛИНОМИНАЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ
Цель: По опытным данным построить уравнение регрессии вида у = ах2 + bх + с.
ХОД РАБОТЫ:
Рассматривается зависимость урожайности некоторой культуры уi от количества внесенных в почву минеральных удобрений хi. Предполагается, что эта зависимость квад
ратичная. Необходимо найти уравнение регрессии вида ỹ = ах2 + bx + c.
x |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
y |
29,8 |
58,8 |
72,2 |
101,5 |
141 |
135,1 |
156,6 |
181,7 |
216,6 |
208,2 |
Введем эти данные в электронную таблицу вместе с подписями в ячейки А1-K2. Построим график. Для этого обведем данные Y (ячейки В2-K2), вызываем мастер диаграмм, выбираем тип диаграммы «График», вид диаграммы – график с точками (второй сверху левый), нажимаем «Далее», переходим на закладку «Ряд» и в поле «Подписи оси Х» делаем ссылку на В2-K2, нажимаем «Готово». График можно приблизить полиномом 2 степени у = ах2 + bх + с. Для нахождения коэффициентов a, b, c нужно решить систему уравнений:
Рассчитаем суммы. Для этого в ячейку А3 вводим подпись «Х^2», а в В3 вводим формулу «= В1*В1» и Автозаполнением переносим ее на всю строку В3-K3. В ячейку А4 вводим подпись «Х^3», а в В4 формулу «=В1*В3» и Автозаполнением переносим ее на всю строку В4-K4. В ячейку А5 вводим «Х^4», а в В5 формулу «=В4*В1», автозаполняем строку. В ячейку А6 вводим «Х*Y», а в В8 формулу «=В2*В1», автозаполняем строку. В ячейку А7 вводим «Х^2*Y», а в В9 формулу «=В3*В2», автозаполняем строку. Теперь считаем суммы. Выделяем другим цветом столбец L, щелкнув по заголовку и выбрав цвет. В ячейку L1 помещаем курсор и щелкнув по кнопке автосуммы со значком ∑, вычисляем сумму первой строки. Автозаполнением переносим формулу на ячейки L1-710.
Решаем теперь систему уравнений. Для этого вводим основную матрицу системы. В ячейку А13 вводим подпись «А=», а в ячейки матрицы В13-D15 вводим ссылки, отраженные в таблице
B |
C |
D | |
13 |
=L5 |
=L4 |
=L3 |
14 |
=L3 |
=L2 |
=L1 |
15 |
=L2 |
=L1 |
=9 |
Вводим также правые части системы уравнений. В G13 вводим подпись «В=», а в Н13-Н15 вводим, соответственно ссылки на ячейки «=L7», «=L6», «=L2». Решаем систему матричным методом. Из высшей математики известно, что решение равно А-1В. Находим обратную матрицу. Для этого в ячейку J13 вводим подпись «А обр.» и, поставив курсор в K13 задаем формулу МОБР (категория «Математические»). В качестве аргумента «Массив» даем ссылку на ячейки В13:D15. Результатом также должна быть матрица размером 4×4. Для ее получения обводим ячейки K13-М15 мышью, выделяя их и нажимаем F2 и Ctrl+Shift+Enter. Результат – матрица А-1. Найдем теперь произведение этой матрицы на столбец В (ячейки Н13-Н15). Вводим в ячейку А18 подпись «Коэффициенты» и в В18 задаем функцию МУМНОЖ (категория «Математические»). Аргументами функции «Массив 1» служит ссылка на матрицу А-1 (ячейки K13-М15), а в поле «Массив 2» даем ссылку на столбец В (ячейки Н13-Н16). Далее выделяем В18-В20 и нажимаем F2 и Ctrl+Shift+Enter. Получившийся массив – коэффициенты уравнения регрессии a, b, c. В результате получаем уравнение регрессии вида: у = 1,201082х2 – 5,619177х + 78,48095.
Построим графики исходных данных и полученных на основе уравнения регрессии. Для этого в ячейку А8 вводим подпись «Регрессия» и в В8 вводим формулу «=$В$18*В3+$В$19*В1+$В$20». Автозаполнением переносим формулу в ячейки В8-K8. Для построения графика выделяем ячейки В8-K8 и, удерживая клавишу Ctrl, выделяем также ячейки В2-М2. Вызываем мастера диаграмм, выбираем тип диаграммы «График», вид диаграммы – график с точками (второй сверху левый), нажимаем «Далее», переходим на закладку «Ряд» и в поле «Подписи оси Х» делаем ссылку на В2-М2, нажимаем «Готово». Видно, что кривые почти совпадают.
ВЫВОД: в процессе работы я по опытным данным научился строить уравнение регрессии вида у = ах2 + bх + с.
x |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 | |||
y |
29,8 |
58,8 |
72,2 |
101,5 |
141 |
135,1 |
156,6 |
181,7 |
216,6 |
208,2 | |||
X^2 |
0 |
1 |
4 |
9 |
16 |
25 |
36 |
49 |
64 |
81 | |||
X^3 |
0 |
1 |
8 |
27 |
64 |
125 |
216 |
343 |
512 |
729 | |||
X^4 |
0 |
1 |
16 |
81 |
256 |
625 |
1296 |
2401 |
4096 |
6561 | |||
X*Y |
0 |
58,8 |
144,4 |
304,5 |
564 |
675,5 |
939,6 |
1271,9 |
1732,8 |
1873,8 | |||
X^2*Y |
0 |
58,8 |
288,8 |
913,5 |
2256 |
3377,5 |
5637,6 |
8903,3 |
13862,4 |
16864,2 | |||
Регресс. |
78,48095 |
85,30121 |
94,52364 |
106,1482 |
120,175 |
136,6039 |
155,435 |
176,6682 |
200,3036 |
226,3412 | |||
A= |
15333 |
2025 |
285 |
B= |
52162,1 |
A Обр. |
0,003247 |
-0,03247 |
0,059524 | ||||
2025 |
285 |
45 |
7565,3 |
-0,03247 |
0,341342 |
-0,67857 | |||||||
285 |
45 |
9 |
1301,5 |
0,059524 |
-0,67857 |
1,619048 | |||||||
Коэффиц. |
1,201082 |
a | |||||||||||
5,619177 |
b | ||||||||||||
78,48095 |
c | ||||||||||||
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели