fy"> Похибки обчислень. Оцінити, який тип регресії найкращим чином підходить для Вашого варіанту завдання.
На гістограмі (або графіку) вихідних даних в задачі 1 відобразити лінію тренда, а також відповідне їй рівняння.
Варіант 3.
. Автомобільний салон має дані про кількість проданих автомобілів Мерседес і БМВ за останні 4 квартали. Враховуючи тенденцію зміни обсягу продажів. Визначити, яких автомобілів ( Мерседес або БМВ) необхідно закуповувати більше в наступному кварталі?
. Відомі такі дані про п'ять недавно проданих уживаних автомобілях: вартість продажу, вартість аналогічного нового автомобіля, рік випуску, пробіг, кількість капітальних ремонтів, експертні висновки про стан кузова та технічний стан автомобілів (за 10-бальною шкалою). Визначити, скільки може коштувати автомобіль з відповідними характеристиками: 34 млн. Руб., 1990 г., 140 000 км, 0, 6, 7.
6.2 Хід роботи
6.2.1 Перше завдання
Пункт 1.
Складемо таблицю початкових значень (рис. 17).
Пункт 2.
Складемо прогноз зміни обсягу продажів у першому кварталі нового року, для цього використовуємо функцію ТЕНДЕНЦІЯ для лінійної регресії і функцію РОСТ для експоненційної (рис. 18).
=ТЕНДЕНЦІЯ (F4: F7) і=ТЕНДЕНЦІЯ (J4: J7),
=РОСТ (F4: F7) і=РОСТ (J4: J7).
Як видно з результатів, тенденція продажів Мерседес може впасти, а тенденція продажів автомобілів марки БМВ може зрости. Відповідаючи на питання завдання має сенс закупити більше автомобілів з більшою прогнозованої тенденцією продажів, тобто БМВ.
Пункт 3.
Коефіцієнт в рівнянні лінійної регресії знайдемо за формулою:=ЛИНЕЙН (F4: F7) і=ЛИНЕЙН (J4: J7), а для експоненційної регресії -=ЛГРФПРІБЛ (F4: F7) і=ЛГРФПРІБЛ (J4:J7). Результати для лінійної регресії Мерседес і БМВ рівні 10,5 і - 12,2 відповідно, для експоненційної Мерседес і БМВ рівні 1,0286641 і 0,999369631 відповідно.
Пункт 4.
Похибки обчислень для лінійної регресії і експоненційної від МЕРСЕДЕС і БМВ розрахуємо за формулами=СТОШYX (F4: F7; $ E $ 4: $ E $ 7) і=СТОШYX (G4: G7; $ E $ 4: $ E $ 7) відповідно, а для експоненційної=СТОШYX (J4: J7; $ I $ 4: $ I $ 7) і=СТОШYX (K4: K7; $ I $ 4: $ I $ 7) відповідно. Результати наведені на рис.30. У цьому випадку для вирішення даного завдання підходять обидва способи рішення, як за допомогою лінійної регресії, так і за допомогою експоненційної, оскільки похибки практично однакові.
Пункт 5.
Для обох таблиць побудуємо гістограми і додамо лінії тренду за допомогою меню макет - лінія тренда - лінійне наближення для лінійної регресії і експоненціальне наближення для експоненційної. Результат наведено на рис. 19 і 20.
6.2.2 Друге завдання
Пункт 1.
Побудуємо таблицю початкових даних для лінійної регресії і експоненційної (див. рис. 35).
Пункт 2.
Розрахуємо вартість продажу необхідного автомобіля по аналогічним формулами що і в задачі 1, змінимо лише параметри.
=ТЕНДЕНЦІЯ (B3: B7; C3: H7; C8: H8; ЛОЖЬ) - для лінійної регресії і=РОСТ (B13: B17; C13: H17; C18: H18; ЛОЖЬ) - для експоненційної регресії.
Результат на рис. 21.
Пункт 3.
Коефіцієнти розрахуємо використовуючи формули=ЛИНЕЙН (B3: B7; C3: H7 ;; ЛОЖЬ) для лінійної регресії і=ЛГРФПРІБЛ (B13: B17; C13: H17 ;; ЛОЖЬ) для експоненційної.
Пункт 4. Розрахуємо похибки обчислень за формулами=СТОШYX (B3: B8; C3: H8) для прямолінійного регресії і=СТОШYX (B13: B18; C13: H18) для експоненційної.
Не потрібно виконувати Пункт 5, так як цього немає в завданні.
6.3 Відповіді на контрольні питання
. Проаналізуйте результати обчислень і обґрунтуйте свій висновок про те, який вид регресії краще підходить для Вашої задачі.
За результатами обчислень я визначив що для вирішення мого завдання підходили обидві регресії, оскільки похибки були практично однакові (різниця була лише в тисячних частках одиниці).
. На підставі результатів обчислень, отриманих за допомогою функцій ЛИНЕЙН () і ЛГРФПРІБЛ (), напишіть рівняння прямої і експоненційної кривої для простої і множинної ...
