Лабораторная работа № 5

HАИМЕНОВАНИЕ: Анализ результатов моделирования.

1.ЦЕЛЬ РАБОТЫ: Провести дисперсионный и регрессионный анализы, являющиеся основными методами истолкования результатов моделирования.

2.Литература:

1. Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование имитационных. - М: Академия АйТи, 2005,- 160 с.

2. Алексеев Ю.Н., Биткова Г.В. Имитационное моделирование социально-экономических систем, и др. — 1986.

3. Лычкина Н.Н. Компьютерное моделирование социально-экономического развития регионов в системах поддержки принятия решений,/III Международная конференция "Идентификация систем и задачи управления" SICPRO^’04, М., 2004.

4. Лычкина Н.Н. Моделирование социально-экономического развития регионов./Материалы научно-практического семинара кафедры информационных систем./Под ред. Ю.М. Черкасова; ГУУ, М., 2001.

5. Рыжиков Д.И. Имитационное моделирование систем массового обслуживания. — Л.: ВИККИим А.Ф, Можайского, 1991.- 111с.

3.Подготовка к работе:

3.1. Изучить предложенную литературу.

3.2. Подготовить бланк отчёта.

4. ОСНОВНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ: 4.1. Персональный IBM PC.

4.2. Программа MS Excel.

5. Содержание отчета:

5.1. Наименование и цель работы.

5.2. Полученные графики, таблицы модели.

5.3. Выводы о проделанной работе.

5.4. Ответы на контрольные вопросы.

6. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ:

6.1 Определение термину «Регрессия»?

6.2 Определение термину «Аппроксимация»?

6.3 Инструмент «Регрессия». Описать?

6.4 Описать методы дисперсионного анализа?

7. Порядок выполнения работы

Регрессия позволяет проанализировать воздействие на какую-либо зависимую переменную одной или более независимых переменных и позволяет установить аналитическую фор­му (модель) этой зависимости в виде аппроксимирующего полинома.

Если рассматривается зависимость между одной зависимой пе­ременной у и несколькими независимыми х₁, х₂, ..., х_п, то речь идет о множественной линейной регрессии. В этом случае уравнение рег­рессии имеет вид

у = а₀ + а₁х₁ + а₂х₂+...+ а_пх_п,

где а₁, а₂ ... а_п - коэффициенты при независимых переменных, которые нужно вычислить (коэффициенты регрессии);

а_о — константа.

В табличном процессоре можно аппроксимировать эксперимен­тальные данные линейным уравнением до 16-го порядка у = а₀ + а₁х₁ + а₂х₂+...+ а₁₆х₁₆.

Для вычисления коэффициентов регрессии служит инструмент Регрессия, который можно включить следующей последовательностью операций.

1. Выполнить команду Сервис/Анализ данных.

1. В раскрывшемся окне диалога Анализ данных выбрать из спис­ка строку Регрессия — раскроется окно диалога Регрессия.

2. Заполнить все поля необходимыми данными.

Кроме инструмента Регрессия в табличном процессоре для полу­чения параметров уравнения регрессии есть функция ЛИНЕЙН и функция ТЕНДЕНЦИЯ для получения значения у в требуемых точках.

Методы дисперсионного анализа используются для оценки достоверности различий между несколькими группами наблю­дений. Задача дисперсионного анализа заключается в исследовании воздействия на изменяемую случайную величину одного или несколь­ких независимых факторов, имеющих несколько градации.

В табличном процессоре для проведения однофакторного диспер­сионного анализа применяется инструмент Однофакторный диспер­сионный анализ. Кроме этого инструмента в табличном процессор, есть инструменты Двухфакторный дисперсионный анализ с повто­рениями и Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений.

Для выполнения дисперсионного анализа необходимо выполнить следующую последовательность операций:

1. Сформировать таблицу данных таким образом, чтобы в каждом столбце рабочего листа были представлены данные, соответствующие одному значению исследуемого фактора, при этом столбцы должны располагаться в порядке возрастания (убывания) исследуемого фактора.

2. Выполнить команду меню Сервис/Анализ данных. В. диалоговом окне Анализ данных в списке Инструменты анализа выбрать инструмент Однофакторный дисперсионный анализ, щелкнуть на кнопку ОК.

3.Заполнить все поля необходимыми данными.