- •Введение
- •Задание
- •1. Построение моделей
- •1.2. Линейная модель
- •1.2. Степенная модель
- •1.3. Показательная модель
- •1.4. Гиперболическая модель
- •2. Проверка адекватности однофакторного регрессионного уравнения
- •2.1. Анализ показателей качества подгонки регрессионного уравнения.
- •2.4. Проверка выполнения условий для получения «хороших оценок» методом наименьших квадратов
- •3. Сводная таблица по лабораторной работе
- •4. Расчет прогнозного значения
- •Заключение
- •Список использованной литературы:
1.2. Степенная модель
Степенная модель имеет следующий вид: . Чтобы ее привести в линейный вид мы ее логарифмируем. Получаем . Произведем замену: lg Y=y, lg A=a, lg X=x, b=B. Отсюда мы имеем y=a+bx. Произведем расчеты коэффициентов a и b (таблица 3).
A =10^a = 0,949
b = B = 1,017
a = -0,023
Линейная модель для степенной модели имеет вид:
y=-0,023+ 1,017x
Степенная модель:
Y= 0,949*X1,017
;
Таблица 3. Расчетные данные для степенной модели
N |
Y |
X |
y=lgY |
x=lgX |
xy |
x^2 |
yрасч |
Yрасч |
e |
E |
1 |
547 |
555 |
2,738 |
2,744 |
7,514 |
7,531 |
2,768 |
586,617 |
-0,030 |
-39,617 |
2 |
591 |
566 |
2,772 |
2,753 |
7,630 |
7,578 |
2,777 |
598,445 |
-0,005 |
-7,445 |
3 |
645 |
574 |
2,810 |
2,759 |
7,751 |
7,612 |
2,783 |
607,049 |
0,026 |
37,951 |
4 |
699 |
634 |
2,844 |
2,802 |
7,970 |
7,852 |
2,827 |
671,645 |
0,017 |
27,355 |
5 |
703 |
652 |
2,847 |
2,814 |
8,012 |
7,920 |
2,840 |
691,045 |
0,007 |
11,955 |
6 |
744 |
688 |
2,872 |
2,838 |
8,148 |
8,052 |
2,863 |
729,872 |
0,008 |
14,128 |
7 |
754 |
738 |
2,877 |
2,868 |
8,252 |
8,226 |
2,894 |
783,856 |
-0,017 |
-29,856 |
8 |
756 |
748 |
2,879 |
2,874 |
8,273 |
8,259 |
2,900 |
794,660 |
-0,022 |
-38,660 |
9 |
808 |
753 |
2,907 |
2,877 |
8,364 |
8,276 |
2,903 |
800,063 |
0,004 |
7,937 |
10 |
873 |
801 |
2,941 |
2,904 |
8,540 |
8,431 |
2,930 |
851,964 |
0,011 |
21,036 |
Total |
7120 |
6709 |
28,486 |
28,232 |
80,454 |
79,736 |
28,486 |
7115,216 |
0,00000 |
4,784 |
сред знач |
712 |
670,9 |
2,849 |
2,823 |
8,045 |
7,974 |
2,849 |
711,522 |
|
|
Построим линейную модель для степенной модели (рис.2), степенную модель (рис.3):
Рисунок 2. Фактические и расчетные данные линейной модели для степенной модели
Рисунок 3. Фактические и расчетные данные для степенной модели
1.3. Показательная модель
Показательная модель имеет вид Y=A*B^X. Для построения этой модели необходимо провести линеаризацию. Для этого логарифмируем обе части уравнения: lgY=lgA+xlgB. Заменяем lgY=y, lgA=a, lgB=b.
В итоге уравнение примет линейный вид: y=a+bх. Найдем параметры a и b в таблице 4:
Таблица 4. Расчетная таблица для показательной модели
N |
Y |
X |
y=lgY |
x=X |
xy |
x^2 |
yрасч |
Yрасч |
e |
E |
1 |
547 |
555 |
2,737987 |
555 |
1519,583 |
308025,000 |
2,772 |
591,364 |
-0,034 |
-44,364 |
2 |
591 |
566 |
2,771587 |
566 |
1568,719 |
320356,000 |
2,779 |
601,372 |
-0,008 |
-10,372 |
3 |
645 |
574 |
2,80956 |
574 |
1612,687 |
329476,000 |
2,784 |
608,757 |
0,025 |
36,243 |
4 |
699 |
634 |
2,844477 |
634 |
1803,399 |
401956,000 |
2,824 |
667,110 |
0,020 |
31,890 |
5 |
703 |
652 |
2,846955 |
652 |
1856,215 |
425104,000 |
2,836 |
685,683 |
0,011 |
17,317 |
6 |
744 |
688 |
2,871573 |
688 |
1975,642 |
473344,000 |
2,860 |
724,395 |
0,012 |
19,605 |
7 |
754 |
738 |
2,877371 |
738 |
2123,500 |
544644,000 |
2,893 |
781,814 |
-0,016 |
-27,814 |
8 |
756 |
748 |
2,878522 |
748 |
2153,134 |
559504,000 |
2,900 |
793,833 |
-0,021 |
-37,833 |
9 |
808 |
753 |
2,907411 |
753 |
2189,281 |
567009,000 |
2,903 |
799,912 |
0,004 |
8,088 |
10 |
873 |
801 |
2,941014 |
801 |
2355,752 |
641601,000 |
2,935 |
860,687 |
0,006 |
12,313 |
Total |
7120 |
6709 |
28,48646 |
6709 |
19157,912 |
4571019,000 |
6,849 |
7114,927 |
0,000 |
5,073 |
сред знач |
712 |
670,9 |
2,848646 |
670,9 |
1915,791 |
457101,900 |
2,849 |
711,493 |
0,000 |
0,507 |
Из расчетной таблицы получаем, что:
a =2,404
b =0,001
А и В вычисляем по формуле:
;
После вычислений А и В представляют собой следующие значения:
A=10^a=253,591
B=10^b=1,002
Итак, линейная модель для показательной модели имеет вид:
y= 2,404+ 0,001x
Уравнение показательной модели имеет вид:
Y= 253,591* 1,002 x
Построим линейную модель для показательной модели (рис.4), показательную модель (рис.5):
Рисунок 4. Фактические и расчетные данные линейной модели для показательной модели
Рисунок 5. Фактические и расчетные данные показательной модели