Возможности ТП MS Excel для построения и анализа регрессионных моделей

В ЭТ существует возможность моделирования задач экономики на базе последующих технологий:

· с внедрением стандартных функций категории Статистические – линейные и экспоненциальные модели,

· графическим методом – линейные, экспоненциальные, степенные, логарифмические и т.д.

· с внедрением особых надстроек «Пакет анализа» и «Поиск решения».

Интегрированные функции Excel с достаточной степенью вероятности позволяют рассчитывать и оценивать модели Возможности ТП MS Excel для построения и анализа регрессионных моделей только 2-ух видов: линейную и экспоненциальную. С помощью графических средств можно получить прогнозы на будущие периоды для полиномиальной, логарифмической и степенной моделей, но высчитать эти модели и оценить их адекватность по всем статистическим аспектам в данном случае не представляется вероятным.

Для расчета линейных моделей Excel располагает рядом функций, работа которых Возможности ТП MS Excel для построения и анализа регрессионных моделей базирована на способе меньших квадратов: ЛИНЕЙН, НАКЛОН, ОТРЕЗОК, ПРЕДСКАЗ, ТЕНДЕНЦИЯ. Регрессионный анализ подразумевает не только лишь расчет характеристик модели, да и оценку ее адекватности по неким статистическим чертам. Часть этих черт можно получить как итог работы неких стандартных функций, к примеру, ЛИНЕЙН, КОРРЕЛ. Для проведения полного корреляционно Возможности ТП MS Excel для построения и анализа регрессионных моделей-регрессионного анализа Excel предлагает специальную надстройку Пакет Анализа.

Разглядим попеременно перечисленные функции.

Функция ЛИНЕЙН -рассчитывает статистику ряда с применением способа меньших квадратов для вычисления уравнения прямой полосы, которое лучшим образом обрисовывает начальные данные. Результатом работы функции является массив, который обрисовывает полученную теоретическую прямую.Эта функция является воистину самой универсальной Возможности ТП MS Excel для построения и анализа регрессионных моделей для расчета характеристик линейных моделей. Во-1-х, она может употребляться как для расчета однофакторных, так и многофакторных моделей (что определяется размером массива независящих переменных хi), во-2-х, при желании в качестве результата, не считая коэффициентов уравнения регрессии, можно получить и статистические свойства, характеризующие построенную модель.

Формат

ЛИНЕЙН(известные значенияY, известные Возможности ТП MS Excel для построения и анализа регрессионных моделей значения X, константа;

Статистика)

Известные значенияY – это известные значения Y, для которых характеристики X по уравнению определены.

Известные значения X – это известные значения независящей переменной X. Массив известные значения X может быть многомерным в отличие от массива известные значения Y, который является одномерным. Массив X может быть опущен, тогда значения Возможности ТП MS Excel для построения и анализа регрессионных моделей X инсталлируются автоматом как подготовительный ряд чисел, начиная с 1. Но непременно должно быть соответствие меж размерностями массива X и Y, если массив X задан.

Константа – это логическое значение, которое показывает функции, каким образом должен быть определен коэффициент b. Если логическое значение Правда либо оно опущено, то b определяется в Возможности ТП MS Excel для построения и анализа регрессионных моделей обыкновенном порядке. Если константа равна Ересь, то коэффициенты подбираются таким макаром, чтоб производилось равенство y=mx (b=0).

Статистика – логическое значение, которое может принимать значение Правда либо Ересь. Если статистика имеет значение Правда, то будет представлена дополнительная регрессионная статистика по регрессии, если Ересь либо опущено, то выходным массивом будет основная статистика Возможности ТП MS Excel для построения и анализа регрессионных моделей, т.е. коэффициенты m1, m2, …, mn и b.

Зависимо от количества независящих переменных уравнение получаемой теоретической прямой может иметь вид (10.1) для однофакторной модели либо (10.2) для многофакторной модели.

В качестве результата функция ЛИНЕЙН возвращает массив коэффициентов уравнения регрессии и дополнительную статистику по регрессии, как показано в таблице 1:

Таблица 1. – Результаты, возвращаемые функцией Возможности ТП MS Excel для построения и анализа регрессионных моделей ЛИНЕЙН

mn mn-1 m2 m1 b
Sen Sen-1 Se2 Se1 Seb
r2 Sey
F df
SSreg SSresid

Тут m1, m2…mn, b – коэффициенты уравнения регрессии.

Все другое – дополнительная статистика по регрессии:

Se1, Se2, Senстандартные ошибки для коэффициентов m1, m2…mn ;

Seb– стандартная ошибка для свободного члена b;

R2коэффициент Возможности ТП MS Excel для построения и анализа регрессионных моделей детерминированности, который указывает, как близко теоретическое уравнение обрисовывает начальные данные.

Sey– стандартная ошибка для Y;

Fаспект Фишера употребляется для определения того, является ли наблюдаемая связь меж зависимой и независящей переменными случайной либо нет;

Dfстепень свободы системы (уравнение надежности);

SSreg- регрессионная сумма квадратов;

SSresid– остаточная сумма квадратов.

Для выполнения прогноза Возможности ТП MS Excel для построения и анализа регрессионных моделей нового значения Y в приобретенное уравнение необходимо в уравнение регрессии подставить новое значение х.

Функция ПРЕДСКАЗ - на основании линейного тренда вычисляет либо предвещает будущее значение зависимой переменной Y, соответственное данному X-значению, по имеющимся X- и Y-значениям.

Формат


vozmozhnost-1-defolti-po-nedvizhimosti.html
vozmozhnost-hozyajstvennogo-i-turisticheskogo-ispolzovaniya.html
vozmozhnost-novogo-cikla.html