Параметрическая идентификация парной нелинейной регрессии

 

Модель у = а * хb - степенная функция

Чтобы применить известную формулу, необходимо логарифмировать нелинейную модель.

 

log у = log a + b log x

Y=C+b*X -линейная модель.

 

b =

yx-Y*X

x²- (x) ²

C=Y-b*X

b=0.289

С = 1,7605 - (- 0,298) * 1,7370 = 2,278

 

Возврат к исходной модели

 

Ŷ=10с*xb=102.278*x-0.298

 

№п/п У X Y X Y*X X2 У I (y-ŷ) /yI
1 68,80 45,10 1,8376 1,6542 3,039758 2,736378 60,9614643 0,113932
2 61, 20 59,00 1,7868 1,7709 3,164244 3,136087 56,2711901 0,080536
3 59,90 57, 20 1,7774 1,7574 3,123603 3,088455 56,7931534 0,051867
4 56,70 61,80 1,7536 1,7910 3,140698 3, 207681 55,4990353 0,021181
5 55,00 58,80 1,7404 1,7694 3,079464 3,130776 56,3281590 0,024148
6 54,30 47, 20 1,7348 1,6739 2,903882 2,801941 60,1402577 0,107555
7 49,30 55, 20 1,6928 1,7419 2,948688 3,034216 57,3987130 0,164274
Итого 405, 20 384,30 12,3234 12,1587 21,40034 21,13553 403,391973 0,563493
Средняя 57,88571 54,90 1,760486 1,736957 3,057191 3,019362 57,62742 0,080499

 

Входим в EXCEL через "Пуск"-программы. Заносим данные в таблицу. В "Сервис" - "Анализ данных" - "Регрессия" - ОК

Если в меню "Сервис" отсутствует строка "Анализ данных", то ее необходимо установить через "Сервис" - "Настройки" - "Пакет анализа данных"

Прогнозирование спроса на продукцию предприятия. Использование в MS Excel функции "Тенденция"

 

A - спрос на товар. B - время, дни

 


 

№ п/п A B
1 11 1
2 14 2
3 13 3
4 15 4
5 17 5
6 17,9 6
7 18,4 7

 

1/3

 

1

 

 

Шаг 1. Подготовка исходных данных

Шаг 2. Продлеваем временную ось, ставим на 6,7 вперед; имеем право прогнозировать на 1/3 от данных.

Шаг 3. Выделим диапазон A6: A7 под будущий прогноз.

Шаг 4. Вставка функция

 

Шаг1 Категория Полный алфавитный перечень Тенденция Шаг2 Тенденция Известные значения x (курсор В1: В5) Выделяем с 1 по 5

 

Новый x В6: В7
Известный y А1: А5
Const 1
  Ок

 

Шаг 5. ставим курсор в строку формул за последнюю скобку

 

  = ТЕНД ()

 

 

<Ctrl+Shift+Enter>

Вставка  диаграмма   нестандартны   гладкие графики    

диапазон у    готово.


 

Если каждое последующее значение нашего временной оси будет отличаться не на несколько процентов, а в несколько раз, тогда нужно использовать не функцию "Тенденция", а функцию "Рост".





Приложение

 

ВЫВОД ИТОГОВ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Регистрационная статистика

 

 

 

 

 

 

 

Множественный R

0,947541801

 

 

 

 

 

 

 

R-квадрат

0,897835464

 

 

 

 

 

 

 

Нормированный R-квадрат

0,829725774

 

 

 

 

 

 

 

Стандартная ошибка

0,226013867

 

 

 

 

 

 

 

Наблюдения

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Дисперсионный анализ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

df

SS

MS

F

Значимость F

 

 

 

Регрессия

2

1,346753196

0,673376598

13,18219855

0,032655042

 

 

 

Остаток

3

0,153246804

0,051082268

 

 

 

 

 

Итого

5

1,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

Р-значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95%

Верхние 95%

Y-пересечение

4,736816539

0,651468195

7,27098664

0,005368842

2,66355399

6,810079088

2,66355399

6,810079088

Переменная X1

0,333424008

0,220082134

1,51499807

0,227014505

-0,366975566

1,033823582

-0,366975566

1,033823582

Переменная X2

0,077993238

0,038841561

2,007984153

0,138252856

-0,045617943

0, 201604419

-0,045617943

0, 201604419

 


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: