Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ИТвКД лабы.docx
Скачиваний:
18
Добавлен:
13.04.2015
Размер:
2.68 Mб
Скачать

Контрольные задания

Задание

Построить временные зависимости изменения цены автомобилей ВАЗ 2106, ВАЗ 2109 от времени их эксплуатации для фирмы, торгующей подержанными машинами. Исходные данные для ВАЗ 2106 и ВАЗ 2109 приведены в таблице 3.3.

Таблица 3.3 – Цена на автомобили ВАЗ 2109 и ВАЗ 2106

ВАЗ 2109

ВАЗ 2106

Год

Цена, тыс. руб.

Год

Цена, тыс. руб.

1996

59

1986

30

1997

59,5

1987

35

1998

63

1988

38

1999

66,5

1989

28

2000

75,5

1990

37

2001

83,25

1991

45

2002

91,5

1992

41

2003

106

1993

54

2004

106,4

1994

48,25

2005

97,7

1995

51

2006

153

Контрольные вопросы

1. Как на диаграмме построить линию тренда?

2. Как на диаграмме показать график функции аппроксимации?

3. Как сделать прогноз на диаграмме?

4. Какие способы экстраполяции рядов динамики Вы знаете?

4 Лабораторная работа № 4 Работа в средеMsЕхсеl при нахождении зависимости между факторами (4 часа)

Цель лабораторной работы: приобретение умений и навыков работы в среде MS Excel для нахождения зависимости между двумя или несколькими переменными.

Теоретическое обоснование работы. В ходе выполнения лабораторной работы студенты должны ознакомиться со следующим понятийным аппаратом.

Корреляция используется для выявления зависимости между изу­чаемыми явлениями. Значение корреляции характеризует количественное изменение результативного признака при изменении величии факторных признаков.

Различают парную корреляцию, когда исследуют зависимость результативного признака от одного фактора, и множес­твенную, когда исследуют взаимосвязь многих признаков.

Мерой тес­ноты связи является коэффициент детерминации R2, который в случае линейной связи совпадает с коэффициентом корреляции r.

В MS Excel для нахождения коэффициента корреляции используется функция КОРРЕЛ.

Если ко­эффициент корреляции равен +1 или -1, то связь считается функци­ональной. Если коэффициент корреляции равен 0, утверждают, что связь отсутствует.

Регрессия изучает форму связи. Регрессия позволяет выявить аналитическую зависимость между явлениями, т.е. предста­вить ее в виде уравнения (функции).

В основе подбора параметров уравнения регрессии лежит метод наименьших квадратов.

Постановка задачи

На основании данных о цене и элементах себестоимости товаров, выявить тесноту связи между ценой и элементами себестоимости, построить уравнение множественной регрессии.

Методические указания к решению задачи

1. Для выполнения расчетов создайте таблицу 4.1, содержащую данные о ценах и себестоимости 10 товаров.

Таблица 4.1 – Себестоимость товаров

Товар

Цена (y.е.)

Материальные затраты (х1)

Затраты на оплату труда (х2)

Транспортные расходы (х3)

Амортизация (х4)

Реклама (х5)

Прочие (х6)

ВСЕГО затрат

Наценка

1

3500

875

500

70

75

30

0

2

10000

1000

1500

220

330

100

10

3

300

75

140

10

20

25

2

4

250

63

80

13

10

30

1

5

9000

2000

3500

400

0

80

0

6

4700

1500

1880

230

200

47

24

7

2700

675

1080

100

100

27

14

8

900

300

360

50

50

0

10

9

950

100

400

48

40

55

20

10

3500

875

1500

178

100

60

18

2. Столбец «Всего затрат» вы­числяется как сумма элементов затрат, а столбец «Наценка» – как разность между ценой и столбцом «Всего затрат».

3. Сохраните рабочую книгу под именем Корреляция.

4. Используя функцию КОРРЕЛ, вычислите коэффициенты парной корреляции между ценой и себестоимостью, а также между ценой и наценкой.

5. При помощи функции ЛИНЕЙН вычислите коэффициенты двух уравнений регрес­сии, показывающих зависимость цены от себестоимости, затем – от наценки.

Рассматриваемая функция возвра­щает массив из двух ячеек, поэтому перед вводом формулы нужно выделить две ячейки E18:F18, а закончить ввод формулы нужно одновременным нажатием трех клавиш Ctrl+Shift+Enter. В выделенных ячейках будут получены коэффициенты ли­нии регрессии.

6. Представьте проделанную работу в графическом виде на диаграмме точечного типа.

7. Рассмотрим зависимость цены от нескольких факторов, а именно, от конкретных видов затрат. Каждому виду затрат соответствует переменная xl, х2, х3, х4, х5, х6. Результирующей величиной у в рассматриваемом примере является цена. Уравнение множественной регрессии в транскрипции MS Office Excel выглядит следующим образом:

у = m6*x6 + m5*х5 + m4*х4 + m3*х3 + m2*х2 + m1*x1 + b.

Нужно найти коэффициенты m для всех переменных и константу b.

Решение обеспечивается той же функцией ЛИНЕЙН.

8. Перед вводом формулы для размещения решения нужно выделить 7 ячеек в длину и 5 вниз. В состав переменных у нужно включить цены, в состав переменных х – шесть столбцов со статьями затрат. Кроме того, следует задать еще два аргумента логического типа. Один из них имеет значение ИСТИНА, а другой – ЛОЖЬ. Последний аргумент указывает состав выводимой информации. Если он имеет значение ЛОЖЬ, то выводятся только параметры уравнения регрессии (в данном случае 7 чисел), иначе выво­дится массив размером 57 ячеек.

Уравнение будет иметь вид:

у = -115,76*x6 + 23,91*х5 + 14,95*х4 + 13,91*х3 + 0,32*х2 + … + 0,14*x1 - 29,52.

Судя по коэффициенту детерминации 0,979, наблюдается тесная связь между ценой и затратами.

Дополнительная статистика:

40,738; 21,4; 5,69; 29,355; 3,124; 1,82; 753 – значения стандартной ошибки оценки коэффициентов;

0,979 – коэффициент детерминации;

23,712 – F-статистика (используется при проверке гипотезы, является ли наблюдаемая связь случайной);

106338763 – регрессионная сумма квадратов;

864,53 – стандартная ошибка для оценки Y;

3 – число степеней свободы;

2242237,436 – остаточная сумма квадратов.

9. Если предположение о линейной зависимости неприемлемо, вместо функции ЛИНЕЙН можно попробовать использовать функцию ЛГРФПРИБЛ.

10. Сохраните рабочую книгу.

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.