Исходные данные к курсовой работе

Номер	Зависимость	Описание зависимости
1
2
3
4
5
6
7
8

Таблица 3

Виды регрессионной зависимости

Номер	Вид функции регрессионной зависимости	Номер	Вид функции регрессионной зависимости
1	a0 + а1· t	25
2	a0 · ta1	26
3	a0 · ea1t	27	a0 · t2 ·ln t + а1
4		28
5	a0 + a1 · t2	29
6		30
7	A0 · t + а1 · t2	31
8	a0 · t ·ea1·t	32
9	a0 · a1 ·ln t	33
10	a0 + a1 · t · ln t	34
11		35
12		36
13		37
14	a0 t2 ea1t	38
15	A0 t + a1 ln t	39
16		40
17		41
18		42
19		43
20	a0t+a1ln t	44
21		45
22		46
23		47
24		48

Назад к содержанию

2. Содержание пояснительной записки

Пояснительная записка (ПЗ) должна содержать следующие разделы:

Введение.

1 Математическое моделирование технического объекта.

1.1 Понятие математической модели, свойства и классификация

1.2 Система MathCad, основные функции

1.3 Аппроксимация функций в MathCad

2 Алгоритмический анализ задачи

2.1 Полная постановка задачи

2.2 Анализ исходных и результирующих данных

2.3 Графическая схема алгоритма и ее описание

3 Описание реализации задачи.

3.1 Описание реализации оцифровки сигнала в Excel

3.2 Описание реализации корреляционно-регрессионного анализа в MathCad

3.3 Анализ полученных результатов

Заключение.

Список использованных источников.

Приложения.

Рекомендации по оформлению ПЗ содержатся в М/УК № 3014 [8].

Назад к содержанию

4. Корреляционно-регрессионный анализ

Цель – получение навыков составления математических моделей, разработки и отладки программ, реализующих расчеты корреляционно-регрессионного анализа.

Содержание работы

1. Каждому студенту задаются две регрессионные зависимости

2. Для выполнения расчетов студент должен предварительно получить значения фактора и результата , т. е. таблицу значений некоторой функции Это выполняется в Excel.

3. Составить программу (документ MachCad), выполняющую следующее :

   1. ввод исходных данных: (фактор и результаты) из внешнего файла;

   2. вычисление следующих статистических характеристик:

средних значений и дисперсий x и y:

среднеквадратических отклонений:

коэффициента парной корреляции:

.

3) анализ вычисленного значения r.

Коэффициент r показывает наличие связи между x и y, он принимает значения из диапазона [-1,1].

Если то можно считать, что x и y не связаны никакой функциональной зависимостью. В этом случае никаких дальнейших расчетов не надо проводить, а надо выдать сообщение об отсутствии связи между фактором и результатом.

Если то необходимо определить регрессионную зависимость.

4) определение регрессионных зависимостей:

вычислить и

вычислить значения ;

вычислить остаточные дисперсии:

вычислить коэффициенты Фишера, характеризующие качество приближений функции и к :

напечатать сообщение о той зависимости, для которой коэффициент Фишера больше.