Порядок выполнения работы. 1) Проведения регрессионного анализа

1) Проведения регрессионного анализа:

– Создать лист с именем «Регрессионный анализ»;

– Выбрать себе из пункта «Варианты задания к работе» задание для проведения регрессионного анализа. Номер своего варианта узнать у преподавателя;

– Произвести математическую формулировку задачи в виде таблицы исходных данных. Выбор исходных данных происходит по всем строкам таблицы «Данные для проведения регрессионного анализа», а столбцы выбираются по таблице «Регрессионный анализ» согласно номеру своего варианта;

– Запустить пакет регрессионного анализа через меню «Сервис - Пакет анализа – Регрессия».

– В окне «Регрессия» задать интервалы, содержащие Y и X. Результаты обработки расположить на листе «Регрессионный анализ»;

– Проанализировать значения t-статистики для каждого коэффициента модели. Если какое-либо значение не превышает по абсолютному значению граничного значения 3, то соответствующий фактор X следует считать не влияющим существенно на Y, исключить его из дальнейшей обработки и повторить «Регрессионный анализ».

2) Решение задачи линейного программирования (ЗЛП):

– Выбрать задачу линейного программирования согласно своему варианту из раздела «Задачи линейного программирования» пункта «Варианты заданий к работе»;

– Создать новый лист с именем «РЗЛП»

– На вновь созданном листе произвести математическую формулировку ЗЛП в виде таблиц исходных данных;

– Открыть окно поиска решений через меню «Сервис - Поиск решения...».

– Решить ЗЛП для своего варианта, на основе последовательности, приведенной в примере, описанном в пункте «Методика выполнения работы». Исходные данные и результат разместить на листе «РЗЛП».

3) Доложить преподавателю об окончании выполнения работы;

Требование к защите работы

1) Отчет о выполнении лабораторной работы;

2) Конспект порядка выполнения лабораторной работы.

3) Знать ответы на ВСЕ контрольные вопросы.

Содержание отчета

1) Название и цель лабораторной работы;

2) Содержимое листа «Регрессионный анализ», созданного в П.1 «Порядка выполнения работы».

3) Содержимое листа «РЗЛП », созданного в П.2;

4) Содержимое автоматически созданного листа «Отчет по результатам 1» с результатами решения ЗЛП;

5) Выводы.

Контрольные вопросы

1) Какие средства для построения математических моделей и прогнозирования состояния моделируемого объекта содержит Excel?

2) Каково назначение регрессионного анализа?

3) Что такое уравнение регрессии?

4) Какие виды регрессии различают? приведите примеры?

5) Что показывает коэффициент множественной корреляции Пирсона?

6) В чем заключается задача построения регрессионной зависимости?

7) Для чего применяется F-критерий Фишера? Как он вычисляется?

8) Какими параметрами определяется значимость коэффициента Пирсона?

9) Как построить линейную регрессионную модель в Excel?

10) Что характеризует t-статистика?

11) Какова технология построения регрессионной модели?

12) Каково назначение программы-надстройки "Поиск решения"?

13) Какова общая формулировка задачи линейного программирования?

14) В чем заключается экономический смысл задачи линейного программирования?

15) Как будет сформулирована задача линейного программирования для рассматриваемого примера задачи о рациональном кормлении животных?

16) Как оформить в виде таблицы, отражающей основные зависимости, математическую формулировку задачи линейного программирования?

17) Каков смысл ячеек таблицы, подготовленной для поиска решения?

18) Как загрузить программу поиска решения задачи линейного программирования?

19) Какие параметры следует установить в окне "Поиск решения"?

20) Как интерпретировать полученные результаты решения задачи линейного программирования?

Рекомендуемая литература

1) Зайден М. Excel 2000 / Зайден М.; Науч. ред.: А. Плещ, С. Молявко. - М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2000 - 336 с.: ил. + табл.. - (Компьютер)

(Шифр: 32.97 З 17)

2) Вейсскопф Д. Excel 2000. Базовый курс (русифицированная версия) / Вейсскопф Д.; Пер. с англ. под ред. В.В. Легейды, Б.Г. Жадаева. - Киев - М.- СПб.: ВЕК+; ЭНТРОП; Корона-Принт, 2000 - 400 с.: ил. + табл.. - Слов. терминов Excel: с. 377-384.-Предметный указ.: с. 385-393

(Шифр: 32.97 В 26)

3) Саймон Д. Анализ данных в Excel = Excel Data Fnalysis: Наглядный курс создания отчетов, диаграмм и свободных таблиц / Саймон Д.; Пер. с англ. И.В. Константинова; Под ред. И.В. Василенко. - М.- СПб.- Киев: Диалектика, 2004 - 517 с.: ил. + CD-ROM. - (Читая меньше, узнавай больше!). - Прил.: с. 471-511.-Предметный указ.: с. 512-516

(Шифр: 32.97 С 14)

4) Лавренов С.М. Excel: Сборник примеров и задач / Лавренов С.М.; Рец.: О.А. Козлов, Р.А. Подбельская. - М.: Финансы и статистика, 2003 - 336 с.: ил.. - (Диалог с компьютером). - Библиогр.: с. 304-306.-Прил.: с. 307-332

(Шифр: 32.973я7 Л 13)

Варианты задание к лабораторной работе