Моделирование зависимостей между величинами (§17) | Практическая работа №3.1


План проведения занятий на учебный год (по учебнику Семакина И.Г.) 1 час в неделю


Уроки 21 - 32
Моделирование зависимостей между величинами (§17)
Практическая работа 3.1. "Получение регрессионных моделей"



Содержание урока

Компьютерное информационное моделирование (§16)

Моделирование зависимостей между величинами (§17)

Величины и зависимости между ними

Математические модели

Вопросы и задания

Практическая работа №3.1 Получение регрессионных моделей

Модели статистического прогнозирования (§18)

Моделирование корреляционных зависимостей (§19)

Модели оптимального планирования (§20)

Проект: получение регрессионных зависимостей. Практическая работа № 3.3. Проектные задания на получение регрессионных зависимостей"

Проект: корреляционный анализ. Практическая работа № 3.5. "Проектные задания по теме "Корреляционные зависимости""

Проект: оптимальное планирование. Практическая работа № 3.7. "Проектные задания по теме "Оптимальное планирование""

Итоговое тестирование по теме "Информационное моделирование"


Моделирование зависимостей между величинами (§17)


Практикум
Практическая работа №3.1
Получение регрессионных моделей


Цель работы: освоение способов построения по экспериментальным данным регрессионной модели и графического тренда средствами Microsoft Excel.

Используемое программное обеспечение: табличный процессор Microsoft Excel.

Задание 1


1. Ввести табличные данные зависимости заболеваемости бронхиальной астмой от концентрации угарного газа в атмосфере (см. рисунок).

2. Представить зависимость в виде точечной диаграммы (см. рисунок).

image

Задание 2


Требуется получить три варианта регрессионных моделей (три графических тренда) зависимости заболеваемости бронхиальной астмой от концентрации угарного газа в атмосфере.

1. Для получения линейного тренда выполнить следующий алгоритм:

=> щелкнуть на поле диаграммы «Заболеваемость астмой», построенной в предыдущем задании;

=> выполнить команду Диаграмма —> Добавить линию тренда;

=> в открывшемся окне на вкладке Тип выбрать Линейный тренд;

=> перейти на вкладку Параметры; установить галочки на флажках: показывать уравнения на диаграмме и поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R^2;

=< щелкнуть на кнопке ОК.

Полученная диаграмма представлена на рисунке.

image

2. Получить экспоненциальный тренд. Алгоритм аналогичен предыдущему. На закладке Тип выбрать Экспоненциальный тренд. Результат представлен на рисунке.

image

3. Получить квадратичный тренд. Алгоритм аналогичен предыдущему. На закладке Тип выбрать Полиномиальный тренд с указанием степени 2. Результат представлен на рисунке.

image

Следующая страница Модели статистического прогнозирования (§18)









Наверх