Задания для самостоятельной работы
1. Для данных о динамике курса заданной валюты (японская йена) с 01.06.2014 по сегодняшнее число (практическая работа 2) необходимо рассчитать основные показатели описательной статистики (с использованием формул, статистических функций и описательной статистики пакета Анализ данных).
2. Для данных по численности исследователей, имеющих ученую степень, по субъектам Российской Федерации необходимо рассчитать основные показатели описательной статистики (с использованием формул, статистических функций и описательной статистики пакета Анализ данных) для докторов и кандидатов наук по всем субъектам Российской Федерации.
Прогнозирование
Пример 6.Исходные данные представлены в таблице. Необходимо спрогнозировать объем выплавки стали на 2001 год.
| Год | Выплавка стали, млн. т. | Год | Выплавка стали, млн. т. |
| 1990 | 65,3 | 1996 | 96,9 |
| 1991 | 70,8 | 1997 | 102,2 |
| 1992 | 76,3 | 1998 | 106,5 |
| 1993 | 80,2 | 1999 | 110,3 |
| 1994 | 85,0 | 2000 | 115,9 |
| 1995 | 91,0 |
|
1. Построим диаграмму рассеивания y (выплавка стали) относительно t (годы, для удобства расчетов отнимем от них 1990, т.е. t1 = 1990 – 1990 = 0, ¼, t11 = 2000 – 1990 = 11) .
Анализ диаграммы рассеивания свидетельствует о наличии возрастающей тенденции.
Возможно существование линейного тренда.
2. Для прогноза воспользуемся стандартными статистическими функциями ТЕНДЕНЦИЯ и ПРЕДСКАЗ.
2.1. Для определения значений результативного признака по линейному уравнению регрессии с помощью стандартной статистической функции ТЕНДЕНЦИЯ() выполните следующие операции:
|
|
|
- в расчетную таблицу добавьте столбец Тенденция и выделите 11 значащих позиций этого столбца (C2:C12);
- выберите статистическую функцию ТЕНДЕНЦИЯ();
- в поля Известные_значения_y и Известные_значения_x введите значения векторов y (Выплавка стали, млн. т.) и x (Год) соответственно;
- поле Новые_значения_x оставьте пустым (при этом предполагается, что Новые_значения_x совпадают с Известные_значения_x);
- поле Конст оставьте пустым (если Конст имеет значение ИСТИНА, 1 или опущена, то коэффициент a вычисляется обычным образом, если Конст имеет значение ЛОЖЬ или 0, то коэффициент a полагается равным нулю);
- ОК;
- для получения массива результатов сначала нажмите на клавишу <F2>, а затем – на комбинацию клавиш <Ctrl+Shift+Enter> (в выделенном столбце появятся результаты вычислений) .
Для прогноза объема выплавки стали на 2001 год также воспользуемся статистической функцией ТЕНДЕНЦИЯ.
ОК. Результат: 121,35 млн. тонн в 2001 году.
2.2. Для прогноза объема выплавки стали на 2001 год воспользуемся статистической функцией ПРЕДСКАЗ().
3. Постройте графики трендов. В программе MS Excel линия тренда может быть добавлена в диаграмму с областями гистограммы или в график. Для этого:
|
|
|
- выделите диаграмму, в контекстном меню выберите Добавить линию тренда
или на вкладкеРабота с диаграммами / Макет / Линия тренда;
- в появившемся диалоговом окне выберите вид линии тренда и задайте соответствующие параметры. Для полиномиального тренда необходимо задать степень аппроксимирующего полинома, для скользящего среднего – количество точек усреднения.
В качестве дополнительной информации на диаграмме отобразите уравнение регрессии и величину достоверности аппроксимации (R^2), установив соответствующие флажки на закладке Параметры линии тренда. Закрыть.
На рисунках представлены различные виды трендов, описывающие исходные данные задачи:
1) Линейный
2) Экспоненциальный
3) Полиномиальный 2-й степени
Критерием отбора наилучшей формы тренда является наибольшее значение скорректированного коэффициента детерминации 
.
Сравним значения R2 по разным уравнениям трендов:
- полиномиальный 2-й степени - R2 =0,998;
- экспоненциальный - R2 = 0,9907;
- линейный - R2 = 0,9983.
Исходные данные одинаково хорошо описывают линейный и полиномиальный тренды. Следовательно, необходимы дальнейшие исследования поведения данного временного ряда.
|
|
|
Дата добавления: 2018-04-04; просмотров: 528; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!