Laboratornye_raboty_semestr2_modul2
.pdf21
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость выполнения нормы выработки
(y)от капитальных вложений (x) на 12 предприятиях; построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение среднего процента выполнения нормы, если капиталовложения составляют 18 тыс. грн.
Предприятие |
Капиталовложения |
Средний % выполнения |
|
(тыс. грн.) |
нормы |
||
|
|||
1 |
16,3 |
99,5 |
|
2 |
16,8 |
98,9 |
|
3 |
18,5 |
99,2 |
|
4 |
16,3 |
99,3 |
|
5 |
17,9 |
99,8 |
|
6 |
17,4 |
99,6 |
|
7 |
16,1 |
99,7 |
|
8 |
16,2 |
99,8 |
|
9 |
17,0 |
99,9 |
|
10 |
16,7 |
99,8 |
|
11 |
17,5 |
100,0 |
|
12 |
19,1 |
102,0 |
Вариант 14
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: давление и влажность воздуха.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость влажности воздуха (у) от
22
давления (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение влажности воздуха, если давление составляет 753 мм рт. ст.
Город |
Давление (мм рт. ст.) |
Влажность воздуха (%) |
Евпатория |
757 |
84 |
Запорожье |
740 |
97 |
Киев |
745 |
97 |
Луганск |
745 |
97 |
Львов |
733 |
96 |
Одесса |
755 |
92 |
Полтава |
741 |
95 |
Ужгород |
751 |
98 |
Харьков |
739 |
96 |
Ялта |
750 |
85 |
Вариант 15
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, моду, медиану для следующих параметров: капиталовложения и объем производства.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость объема производства (y) от капитальных вложений (x) на 12 предприятиях; построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение объем производства при капиталовложениях, равных 19,5 тыс. грн.
23
|
Капиталовложения (тыс. |
Объем |
Предприятие |
производства (105 |
|
|
грн.) |
грн.) |
|
|
|
1 |
16,3 |
52,8 |
2 |
16,8 |
48,4 |
3 |
18,5 |
54,2 |
4 |
16,3 |
50,0 |
5 |
17,9 |
54,9 |
6 |
17,4 |
53,9 |
7 |
16,1 |
53,1 |
8 |
16,2 |
52,4 |
9 |
17,0 |
53,0 |
10 |
16,7 |
52,9 |
11 |
17,5 |
53,1 |
12 |
19,1 |
60,1 |
Вариант 16
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: количество запросов и динамика.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость динамики запросов по отношению к предыдущему месяцу (у) от количества запросов (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение динамики, если количество запросов составляет 11000.
24
Популярные слова в |
Количество |
Динамика запросов по |
|
Internet в течение |
отношению к предыдущему |
||
запросов |
|||
месяца |
месяцу (%) |
||
|
|||
Реферат |
48894 |
+0,8 |
|
Украина |
26894 |
+0,07 |
|
Киев |
20635 |
-0,06 |
|
Работа |
17474 |
+0,01 |
|
Право |
12837 |
+0,11 |
|
Cайт |
11842 |
-0,05 |
|
Система |
11686 |
+0,09 |
|
Закон |
10871 |
-0,01 |
|
Телефон |
10809 |
-0,08 |
|
Продажа |
10110 |
-0,05 |
|
Карта |
9470 |
-0,04 |
Вариант 17
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: мощность и объем продаж.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость объема продаж (у) от мощности (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функцииПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение объема продаж при мощности 50 л. с.
N п/п |
Мощность (л.с.) |
Объем продаж автомобилей (тыс. грн.) |
1 |
48 |
5987,7 |
2 |
66 |
13104,9 |
3 |
100 |
16807,4 |
25
N п/п |
Мощность (л.с.) |
Объем продаж автомобилей (тыс. грн.) |
4 |
145 |
8265,4 |
5 |
139 |
12009,9 |
6 |
140 |
6091,4 |
7 |
60 |
5948,1 |
8 |
70 |
7970,4 |
9 |
95 |
13437,0 |
10 |
129 |
8769,1 |
11 |
115 |
12838,3 |
12 |
85 |
10414,8 |
13 |
77 |
12503,7 |
Вариант 18
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: температура и влажность.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость влажности (у) от температуры (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение влажности, если температура составляет 25ºC.
Город |
Температура (ºC) |
Влажность (%) |
Будапешт |
2 |
82 |
Вашингтон |
0 |
64 |
Генуя |
7 |
63 |
Дели |
20 |
55 |
Канберра |
31 |
30 |
Киев |
-2 |
80 |
Москва |
-1 |
86 |
26
Город |
Температура (ºC) |
Влажность (%) |
Оттава |
-14 |
72 |
Претория |
30 |
45 |
Салоники |
10 |
66 |
Вариант 19
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: средний возраст работников и средний процент выполнения нормы.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость среднего процента выполнения нормы (у) от среднего возраста работников (х) на 14 предприятиях; построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение среднего процента выполнения нормы при среднем возрасте работников, равном 49.
Предприятие |
Средний возраст |
Средний процент |
|
работников |
выполнения нормы |
||
|
|||
1 |
33 |
127 |
|
2 |
31 |
120 |
|
3 |
41 |
116 |
|
4 |
39 |
117 |
|
5 |
46 |
106 |
|
6 |
43 |
128 |
|
7 |
34 |
109 |
|
8 |
38 |
114 |
|
9 |
42 |
115 |
|
10 |
35 |
121 |
|
11 |
39 |
110 |
|
12 |
44 |
111 |
27
Предприятие |
Средний возраст |
Средний процент |
|
работников |
выполнения нормы |
||
|
|||
13 |
40 |
108 |
|
14 |
41 |
113 |
Вариант 20
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: плата за оформление кредита и процентная ставка кредита.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость процентной ставки кредита (у) от платы за оформление кредита (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение процентной ставки, если плата за оформление кредита составляет 290 грн.
Банк |
Плата за оформление кредита (грн.) |
Процентная ставка |
1 |
300 |
12,0 |
2 |
250 |
13,5 |
3 |
350 |
14,2 |
4 |
320 |
14,0 |
5 |
300 |
12,5 |
6 |
280 |
12,0 |
7 |
285 |
13,0 |
8 |
275 |
10,5 |
9 |
310 |
13,2 |
10 |
350 |
14,5 |
28
Вариант 21
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: тактовая частота процессора и цена.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость цены процессора (у) от тактовой частоты (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение цены процессора, если тактовая частота составляет 1733 МГц.
Тип процессора |
Тактовая частота (МГц) |
Цена (у. е.) |
INTEL Celeron FC PGA tray |
850 |
43,00 |
INTEL Celeron FC PGA2 tray |
1100 |
46,00 |
INTEL Celeron FC PGA2 tray |
1200 |
48,00 |
INTEL Celeron FC PGA2 Box |
1100 |
50,00 |
INTEL Celeron FC PGA2 Box |
1200 |
55,00 |
INTEL Celeron FC PGA2 Box |
1300 |
59,00 |
INTEL Celeron Socket 478 Box |
1700 |
66,00 |
INTEL Celeron Socket 478 Box |
2000 |
95,00 |
INTEL P4 Socket 478 Tray |
1500 |
112,00 |
INTEL P-III FCPGA BOX |
1200 |
120,00 |
INTEL P4 Socket 478 Box |
2000 |
174,00 |
Вариант 22
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: розничная цена на принтеры и скорость печати текста.
29
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость розничной цены (у) от скорости печати текста (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение розничной цены при скорости печати текста, равной 8,5 стр. в минуту.
№ п/п |
Скорость печати текста |
Розничная цена на |
|
(стр. в мин.) |
принтеры (грн.) |
1 |
11,6 |
1275 |
2 |
9,6 |
1539 |
3 |
8,9 |
999 |
4 |
9,6 |
1125 |
5 |
12,4 |
999 |
6 |
3,2 |
799 |
7 |
8,1 |
4500 |
8 |
7,1 |
2999 |
9 |
6,6 |
3995 |
10 |
5,0 |
4500 |
Вариант 23
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: капиталовложения и себестоимость.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений
30
по линии регрессии) исследовать зависимость себестоимости (у) от объема капитальных вложений (х) на 12 предприятиях; построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение себестоимости при капиталовложениях, равных 16,5 тыс. грн.
Предприятие |
Капиталовложения |
Себестоимость |
|
(тыс. грн.) |
(грн.) |
||
|
|||
1 |
16,3 |
2,8 |
|
2 |
16,8 |
3,0 |
|
3 |
18,5 |
4,1 |
|
4 |
16,3 |
5,0 |
|
5 |
17,9 |
4,9 |
|
6 |
17,4 |
5,9 |
|
7 |
16,1 |
3,1 |
|
8 |
16,2 |
6,4 |
|
9 |
17,0 |
6,0 |
|
10 |
16,7 |
5,6 |
|
11 |
17,5 |
7,0 |
|
12 |
19,1 |
6,1 |
Вариант 24
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: давление и температура.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость температуры (у) от давления (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки