Добавил:
vk.com СтудСклад КубГУ vk.com/studskladrn Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Архив С / 3 семестр / Информатика / Экономика_1курс / Функции прогнозирования.ppt
Скачиваний:
10
Добавлен:
09.08.2019
Размер:
1.16 Mб
Скачать

Технологии численного решения экономических задач

Моделирование и исследование функций

Функция – это модель, устанавливающая характер зависимости какой-либо величины (зависимой переменной) от другой величины или нескольких величин (аргументов).

Функция может быть задана аналитически (в виде формулы), таблично и в виде графика.

Аналитический способ задания функции заключается в задании связи между аргументом в виде формулы или системы формул.

Моделирование и исследование функций

График – это графическая модель, отображающая характер зависимости значения функции от значения аргумента.

График имеет несколько взаимосвязанных элементов:

область диаграммы – объект, в котором могут размещаться все другие объекты диаграммы;

область построения диаграммы – объект, в котором размещаются ряды и линии сетки;

ось категорий;

ось значений;

область названия оси категорий;

область названия оси значений;

область заголовка диаграммы;

область легенды.

 

Технология получения математической

 

модели

 

 

 

 

 

 

 

 

 

функции по ее табличному представлению

Дана таблица значений :

x

1

x

2

x

n

 

 

 

 

 

 

 

y1

y2

yn

задающая некоторую неизвестную функцию y f (x)

 

 

Требуется получить формулу, задающую функцию.

 

 

 

 

 

 

Зачем:

 

 

 

 

y2

y f (x)

 

 

 

• найти

значения функции в

 

 

 

точках внутри интервала, где

y1

 

 

 

 

функция таблично не задана

 

 

 

 

 

(задача интерполяции)

 

 

 

 

 

• найти значения функции в

 

 

 

 

 

точках вне диапазона

 

x1

x2

xn

 

 

измерений

 

 

 

 

(задача экстраполяции)

Какое решение нам нужно?

y f2 (x)

y2

y f1 (x)

y1

 

x1 x2

xn

!Через заданный набор точек проходит бесконечно много разных кривых!

Вывод: задача некорректна, поскольку решение неединственно.

Корректная задача: найти функцию заданного вида,

 

 

 

 

которая лучше всего соответствует данным.

 

 

 

 

y f (x)

 

Примеры:

y a x b

 

y2

 

•линейная

 

y1

 

 

•полиномиальная

a x a

 

 

 

 

y a x3 a

2

x2

0

 

 

 

3

 

 

1

 

 

 

 

•степенная

 

y a xb

 

 

 

 

•экспоненциальная

 

 

x1 x2

xn

 

y a ebx

 

 

 

!

 

 

•логарифмическая

 

 

 

 

y a ln x b

 

График функции не

 

?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

обязательно проходит

Как выбрать

 

 

 

через заданные точки!

 

функцию?

 

 

Что значит «лучше всего

соответствует»?

 

Метод наименьших квадратов (МНК):

y2

 

 

y f (x)

(xi , yi ) заданные пары

 

 

 

значений

 

 

y1

 

 

 

Yi f (xi )

 

 

Y2

 

 

n

Y1

 

 

 

 

 

( yi Yi )2 min

x1 x2

xn

i 1

Оценка погрешности

 

 

 

 

?

 

 

аппроксимации

 

Зачем возведение в квадрат?

 

 

1)чтобы складывать положительные значения

2)решение сводится к системе линейных уравнений (просто решать!)

9

Коэффициент достоверности

n

( yi Yi )2

R2 1 i 1 n

( yi y)2

i 1

(xi , yi ) заданные пары

значений

Yi f (xi )

y – среднее значение yi

Крайние случаи:

• если график проходит через точки:

R2 1

• если считаем, что y не меняется и Yi y:

R2 0

! Фактически – метод наименьших квадратов!

Основные положения:

Суть метода наименьших квадратов:

регрессионная функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений всех экспериментальных у от у-графика функции была минимальной.

МНК используется для вычисления параметров регрессионной модели. График регрессионной модели называется трендом (общее направление, тенденция).

Коэффициент детерминированности R является характеристикой построенной модели (чем ближе к 1, тем модель лучше).

Алгоритм моделирования:

1)построить точечную диаграмму;

2)щелкнуть на диаграмме, в меню Диаграмма добавить линию тренда;

3)тип – выбрать тип тренда (линейный, экспоненциальный и т.д.);

4)параметры показывать уравнения на диаграмме и поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации – OK.