Параметризация модели. Примечание – Предполагаем, что между факторами существует линейная зависимость

Примечание – Предполагаем, что между факторами существует линейная зависимость. Далее находится уравнение линейной регрессии. Если доказана нелинейность зависимости, то проводится процедура линеаризации [6].

Выберите в меню Сервис → Анализ данных → Регрессия → ОК. Значения параметров в окне установите следующим образом:

· Входной интервал Y – введите ссылки на ячейки A1:A21.

· Входной интервал X – введите ссылки на ячейки B1:C21.

· Метки – установите флажок.

· Уровень надежности – установите флажок.

· Константа ноль – оставьте пустым.

· Параметры вывода – установите переключатель на Новый рабочий лист и в соответствующее поле введите его название «Регрессия».

· Остатки – установите флажок.

· Стандартизированные остатки – оставьте пустым.

· График остатков – установите флажок.

· График подбора – установите флажок.

· График нормальной вероятности – оставьте пустым. Нажмите кнопку ОК.

Расположите диаграммы рядом (на поле диаграммы нажмите левую кнопку мышки, затем поместите курсор на белое поле и при нажатой левой кнопке передвигайте диаграмму вниз) и растяните (на поле диаграммы нажмите левую кнопку мышки, нижнюю линию границы диаграммы при нажатой левой клавише протяните вниз).

Верификация модели

Общее качество уравнения

В ячейку D15 листа «Регрессия» введите Fкр. Вычислите критическое значение в свободной ячейке Е15 следующим образом:

· нажмите на f_x (вставка функций);

· в поле Категория окна Мастер функций выберите статистические, из предложенных ниже функций выделите FРАСПОБР и нажмите кнопку ОК. Откроется окно Аргументы функций. Заполните поля:

– Вероятность – наберите значение 0,05;

– Степени свободы 1 – установите курсор в поле и выделите ячейку В12 столбца df таблицы «Дисперсионный анализ»;

– Степени свободы 2 – установите курсор в поле и выделите ячейку В13 столбца df таблицы «Дисперсионный анализ». Нажмите кнопку ОК.