1. Корреляционное поле и выборочные числовые характеристики.
Из таблицы исходных данных выбрать свой номер варианта. Столбец цен P у всех один и тот же, столбец спроса D – выбирается по номеру варианта.
Занести исходные данные (выборку) в отведенные ячейки: (столбцы K, L). Каждому из этих столбцов дать имя, (напр. P,D ).
По исходным данным построить корреляционное поле с помощью «Мастера диаграмм», «Точечная диаграмма».
По выборке найти ее объем n (ячейка L23)
(функция СЧЕТ). Ячейке присвоить имя (например "объем" или n).
в отведенных для этого ячейках 25, 27 и 30 строк подсчитать числовые характеристики факторов P и D:
средние (СРЗНАЧ)
дисперсии (диспр)
стандартные отклонения (
)
ячейкам присвоить соответствующие имена (Напр. Pср, Dср; Dp, Dd; Sp, Sd).
Построение параболической регрессии. Определение коэффициентов параболической регрессии
Уравнение параболической регрессии имеет вид
. Для коэффициентов составляется и
решается нормальная система линейных
уравнений с матрицей
Но в пакете Excel можно найти эти коэффициенты гораздо быстрее. Активизируем точки на корреляционном поле, правой кнопкой мыши вызываем контекстное меню и выбираем “построение линие тренда”. Выбираем квадратичную регрессию и выводим на график уравнение и значение коэффициента детерминации.
В отведенном поле записываем окончательную формулу квадратичной регрессии, вписывая в нее найденные значения коэффициентов.
В ячейки R24, R25, R26 занести значения найденных коэффициентов регрессии. Дать им имена, соответствующие обозначению (использовать русский шрифт).
3. Подсчет и анализ остатков
В столбцы X и Y еще раз заносим исходные данные (формулой = ). В столбец Z программируем построенную формулу регрессии, т.е. подсчитываем теоретические значения спроса. Выделяем весь столбец и записываем формулу
, затем Ctrl
+ Enter . Дать
имя.
В столбце AB подсчитываем остатки
– т.е.
разности экспериментальных и
теоретических значений спроса. Дать
имя.В этом же столбце, ниже, находим числовые характеристики остатков:
среднее значение остатков (СРЗНАЧ).
Оно должно быть практически равно нулю.
дисперсию остатков:
.
-
число коэффициентов в уравнении
регрессии, т.е. сейчас 3.
(Мастер Функций категория «Математические» СУММКВ ).
Чем меньше дисперсия остатков, тем лучше.
стандартные отклонения остатков (
).
5. Построение зависимостей спроса, дохода, прибыли и коэффициента эластичности от цены
Во всех расчетах этого пункта будем использовать теоретические значения спроса
Еще раз скопировать исходные данные для цены, на этот раз в столбец AK.
В столбец AL так же скопировать теоретические значения спроса.
В столбце AO подсчитать величину дохода: Z = P D(P).
В ячейки AQ23 и AQ24 занести значения постоянных затрат C и переменных затрат V из вашего варианта исходных данных (дать ячейкам имена).
В столбце AP подсчитать издержки: G =C + VD.
В столбце AQ подсчитать прибыль: F =Z – G.
Построить графики полученных зависимостей (Мастер диаграмм, Точечная диаграмма с последующим редактированием):
На одном графике совместить зависимость дохода, издержек и прибыли от цены.
Использовать столбцы AK, AO, AP, AQ и клавишу Ctrl. Отредактиро-
вать график, чтобы он выглядел следующим образом:
