Интерпретация результатов

Результаты, полученные с помощью инструмента Регрессия относятся к линейной модели преобразованного уравнения регрессии, в котором зависимой переменной является , а независимой – х. Эти результаты нельзя сравнивать с линейной моделью, рассмотренной в лабораторной работе №6, так как стандартная ошибка в этом случае определяется в единицах измерения , а значение нормированного коэффициента детерминации является долей изменений . Для получения уравнения экспоненциальной модели необходимо вычислить коэффициент a, выполнив обратное преобразование.

1. На Листе8 выделите ячейку G14 и введите формулу =EXP(G12) для вычисления коэффициента a.

2. Укажите, какой вид имеет уравнение регрессии полученной экспоненциальной модели.

1. На Листе8 выделите ячейку A20 и введите год 1995.

2. В ячейку B20 введите значение x, равное 9.

3. В ячейку C20 введите формулу для предсказанной цены = G14*EXP(G13*B20).

4. Какую величину средней продажи компьютеров можно ожидать в 1995 году?

Контрольные вопросы

1. Какие типы взаимосвязей существуют между переменными X и Y? Как можно определить взаимосвязь по диаграмме рассеяния?

2. Как определяется форма нелинейной взаимосвязи с помощью графика?

3. Какие характеристики используются при сравнении нелинейной регрессионной модели с линейной регрессией?

4. Как по найденной регрессионной модели осуществляется прогнозирование переменной Y?

5. Какой вид имеет квадратичная модель регрессии? Какие переменные в уравнении используются в качестве независимых?

6. Какой вид имеет логарифмическая модель регрессии? Какая переменная в уравнении регрессии является независимой? Какое ограничение имеют значения переменной X в логарифмической модели?

7. Какой вид имеет степенная модель регрессии? С какой целью в Excel проводится логарифмическое преобразование уравнения регрессии? Что такое обратное преобразование?

8. Какой вид имеет экспоненциальная модель регрессии? Как определяются коэффициенты a и b уравнения регрессии?