Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
Автор работы: Пользователь скрыл имя, 06 Февраля 2011 в 16:28, лабораторная работа
Описание работы
Лабораторная работа и ТРИ ОТЧЕТа по ней. Вариант № 37 для студентов ВЗФЭИ. 3 курс. Содержит: файл лабораторной Эксель; Файл отчета для печати с таблицами; файл отчета чистый; инструкцию.
Файлы: 5 файлов
stat_lab.xls
— 320.00 Кб (Просмотреть файл, Скачать файл)Инструкция к ЛР.doc
— 2.92 Мб (Скачать файл)| А | B | C | D | E | F | |
| 84 | Дисперсионный анализ | |||||
| 85 | df | SS | MS | F | Значимость F | |
| 86 | Регрессия | 1 | 24713,1801 | 24713,1801 | 36,81570256 | 1,52606E-06 |
| 87 | Остаток | 28 | 18795,48657 | 671,2673773 | ||
| 88 | Итого | 29 | 43508,66667 | |||
| A | B | C | D | E | F | G | H | I | |
| 90 | Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 68,3% | Верхние 68,3% | |
| 91 | Y-пересечение | 21,64454934 | 20,81975413 | 1,039615992 | 0,307412837 | -21,0028 | 64,29193 | 0,432468 | 42,85664 |
| 92 | Переменная X 1 | 0,605324507 | 0,099763508 | 6,067594462 | 1,52606E-06 | 0,400968 | 0,809681 | 0,503681 | 0,706968 |
| A | B | C | |
| 96 | ВЫВОД ОСТАТКА | ||
| 97 | |||
| 98 | Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки |
| 99 | 1 | 78,54505301 | 31,45494699 |
| 100 | 2 | 86,4142716 | 14,5857284 |
| 101 | 3 | 102,7580333 | 17,24196671 |
| 102 | 4 | 116,680497 | -35,68049696 |
| … | … | … | |
| 128 | 30 | 202,0312525 | 17,96874754 |
Задание 3
Построение однофакторных нелинейных регрессионных моделей связи признаков с помощью инструмента Мастер диаграмм и выбор наиболее адекватного нелинейного уравнения регрессии
Алгоритмы выполнения Задания 3
Алгоритм 1. Построение уравнений регрессионных моделей для различных видов нелинейной зависимости признаков с использованием средств инструмента Мастер диаграмм
- Выделить мышью диаграмму рассеяния признаков, расположенную начиная с ячейки Е4, и увеличить диаграмму на весь экран, используя прием "захват мышью";
- Диаграмма => Добавить линию тренда;
- В появившемся диалоговом окне Линия тренда выбрать вкладку Тип и задать вид регрессионной модели – полином 2-го порядка;
- Выбрать вкладку Параметры и выполнить действия:
- Переключатель Название аппроксимирующей кривой: автоматическое/другое – установить в положение другое и ввести имя тренда– полином 2-го порядка;
- Поле Прогноз вперед на – НЕ активизировать;
- Поле Прогноз назад на – НЕ активизировать;
- Флажок Пересечение кривой с осью Y в точке –
НЕ активизировать;
- Флажок Показывать уравнение на диаграмме – Активизировать;
- Флажок Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R2 – Активизировать;
- ОК;
- Установить курсор на линию регрессии и щелкнуть правой клавишей мыши;
- В появившемся диалоговом окне Формат линии тренда выбрать по своему усмотрению тип, цвет и толщину линии;
- ОК;
- Выделить уравнение регрессии и индекс детерминации R2 и с помощью приема "захват мышью" вынести их за корреляционное поле. При необходимости уменьшить размер шрифта.
- Действия 2 – 4 (в п.4 шаги 1–11) выполнить поочередно для следующих видов регрессионных моделей:
–
полином 3-го порядка,
– степенная функция.
По окончании работы алгоритма 1 выполнить следующие действия:
- Присвоить полученной диаграмме заголовок "Диаграмма 2.1" и удалить линии сетки по оси Y (алгоритм 2);
- Снять заливку области построения (алгоритм 3);
- При необходимости изменить масштаб шкалы осей диаграммы (алгоритм 4).
Алгоритм 2. Присвоение полученной диаграмме заголовка "Диаграмма 2.1" и удаление линий сетки по оси Y
- Выделить мышью построенную диаграмму;
- Диаграмма => Параметры диаграммы;
- В появившемся диалоговом окне Параметры диаграммы выбрать вкладку Заголовки и в поле Название диаграммы ввести заголовок диаграммы "Диаграмма 2.1";
- Выбрать вкладку Линии сетки, в полях Ось Х и Ось Y все флажки – Не активизировать;
- ОК.
Алгоритм 3. Снятие заливки области построения
- Выделить мышью Область построения диаграммы;
- Формат => Выделенная область построения;
- В появившемся диалоговом окне Формат области переключатель Заливка установить в положение Обычная;
- ОК.
Алгоритм 4. Изменение масштаба шкалы осей диаграммы
- Выделить на полученной диаграмме ось, для которой необходимо изменить масштаб (подвести курсор к требуемой оси и щелкнуть левой клавишей мыши);
- Формат => Выделенная ось;
- В появившемся диалоговом окне Формат оси выбрать вкладку Шкала;
- В поле Минимальное значение – ввести минимальное (или несколько ниже) значение признака, соответствующего форматируемой оси;
- В поле Максимальное значение – ввести максимальное (или несколько выше) значение признака, соответствующего форматируемой оси;
- ОК.
Выделить диаграмму и с помощью приема "захват мышью" переместить ее в конец Рабочего файла.
В
результате указанных действий для
выбранных видов моделей
Лабораторная работа № 3
Автоматизированный анализ динамики социально-экономических явлений в среде MS Excel
I. Постановка задачи
В процессе статистического изучения деятельности одного из предприятий получены данные о годовом выпуске продукции (в стоимостном выражении) за шестилетний период, а также данные о выпуске продукции по месяцам за 6-ой год.
Полученные два ряда динамики представлены в формате электронных таблиц процессора Excel, годовые данные - в диапазоне ячеек A6:B12, а данные за 6-ой год по месяцам - в диапазоне D6:E19. Для демонстрационного примера (ДП) данные о выпуске продукции приведены в табл. 3.1-ДП.
Таблица 3.1-ДП
Исходные данные демонстрационного примера
| A | B | C | D | Е | |
| 6 | Годы | Выпуск
продукции,
млн. руб. |
По месяцам за 6-ой год | Выпуск
продукции,
млн. руб. | |
| 7 | 1 | 3020,00 | январь | 175,00 | |
| 8 | 2 | 3260,00 | февраль | 241,00 | |
| 9 | 3 | 3650,00 | март | 300,00 | |
| 10 | 4 | 3530,00 | апрель | 270,00 | |
| 11 | 5 | 3765,00 | май | 330,00 | |
| 12 | 6 | 4077,00 | июнь | 310,00 | |
| 13 | июль | 366,00 | |||
| 14 | август | 341,00 | |||
| 15 | сентябрь | 420,00 | |||
| 16 | октябрь | 441,00 | |||
| 17 | ноябрь | 453,00 | |||
| 18 | декабрь | 430,00 | |||
| 19 | Итого | 4077,00 |