Хід роботи

1. Запустіть ЕТ і відкрийте нову книжку.

2. Уведіть у три діапазони масиви чисел у вигляді матриць: масив А і В розмірності три на три (по 9 елементів) і масив-стовпець D з трьох елементів.

Надайте діапазонам імена А, В і D.

3. Обчисліть 2*А.

4. Обчисліть добуток масивів-матриць А*В.

5. Обчисліть суму масивів-матриць А+В.

6. Обчисліть добуток діапазонів D*D. Результат — діапазон з квадратами даних з D.

7. Обчисліть детермінант матриці А.

Якщо детермінант дорівнює нулю, змініть числа в матриці А ,

8. Розв'яжіть систему лінійних алгебраїчних рівнянь АХ= D, Метод розв'язування Х= А"¹*D, де А¹ — обернена матриця.

9. Перейдіть на новий аркуш для розв'язування задачі № 6 У першому рядку введіть заголовки стовпців: Місяці, X, У, Апроксимація.

10. Уведіть у другий рядок список назв місяців шляхом авто заповнення рядка і транспонуйте рядок з елементами списку в стовпець. .

Виберіть стовпець і застосуйте формулу {=TRANSPOSE(A2:K2)

11. Виконайте алгоритм використання функції TREND().

12. Побудуйте плоску стовпцеву діаграму для експери ментальних даних з графіком лінії тренду.

Виберіть спочатку діапазон, що містить експериментальні (Y), апроксимовані та прогнозовані дані (Апроксимація). Запустіть Майстра побудови діаграм. На першому кроці виберіть на закладці нестандартних діаграм тип Графік | Гістограма, що дасть змогу накласти графік лінії тренду на діаграму.

13. Обчисліть значення m і b.

Для обчислення сум застосуйте формули масивів на зразок {=SUM(niana3OHl* діапазон2)} і Ctrl+Shift+Enter.

14. Обчисліть значення r2.

15. Застосуйте функцію LINEST().

Аргументи функції описані в теоретичних відомостях. Пере вірте, чи збігаються ваші результати щодо значень m, b r2 ,.зі значеннями, які дає ця функція.

16. Скопіюйте вхідні дані задачі № 6 на третій аркуш.

17. Дослідіть графічні способи прогнозування за допомогою ліній тренду різних типів. Нанесіть на аркуш шість діаграм з лініями тренду.

Виберіть діапазон чисел Y і побудуйте просту стовпчикову діа граму (або графік з маркерами тощо). Застосуйте описаний в теоретичних відомостях алгоритм нанесення ліній тренду а відповідними параметрами для прогнозу на дві одиниці вперед і виведення рівнянь регресії та значення r2.

18. Зробіть висновок про те, який тип апроксимації є най ліпшим.

19. Який прогноз обсягів доходу фірми у листопаді та грудні?

20. Продемонструйте три аркуші та закінчіть роботу.

Контрольні запитання

1. Що таке МНК і яке його призначення?

2. У чому полягає суть задачі апроксимації даних?

3. У чому полягає суть задачі прогнозування даних?

4. Що таке регресійний аналіз?

5. Що таке однофакторний аналіз? Наведіть приклад задачі.

6. Що таке багатофакторний аналіз? Наведіть приклад задачі.

7. Які види ліній використовують для апроксимації даних?

8. Як оцінюють якість апроксимації?

9. Як найпростіше отримати лінійний прогноз даних?

10. Яке призначення функції TREND()?

11. Який алгоритм використання функції TREND()?

12. Яке призначення функції GROWTH()?

13. Яке призначення функції LINEST()?

14. Яке призначення функції LOGEST()?

15. Що таке масив чисел в ЕТ?

16. Які дії можна виконувати над масивами?

17. Які є функції для дій з масивами?

18. Що таке формула-масив?

19. Яке призначення акорду Shift+Ctrl+Enter?

20. Яке призначення ліній тренду?

21. Які лінії тренду можна нанести на діаграму?

22. На які діаграми можна нанести лінії тренду?

23. Як нанести лінію тренду на діаграму?

24. Що таке метод «змінного середнього»?

25. Що означає оцінка г2?