Корреляционный и регрессионный анализ в электронных таблицах. Лабораторный практикум
Автор книги - Валентин Арьков. Произведение относится к жанрам просто о бизнесе, руководства, книги о компьютерах, прочая образовательная литература. Год его публикации неизвестен. Международный стандартный книжный номер: 9785005045768.
Методические указания к выполнению лабораторной работы на тему «Корреляция и регрессия». Работа выполняется в пакете типа электронных таблиц.
Читать онлайн Валентин Арьков - Корреляционный и регрессионный анализ в электронных таблицах. Лабораторный практикум
© Валентин Юльевич Арьков, 2020
ISBN 978-5-0050-4576-8
Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero
Предисловие
Данная лабораторная работа позволяет освоить базовые методы исследования взаимосвязей в электронной таблице – корреляционный и регрессионный анализ.
При выполнении лабораторной работы используются знания и навыки, полученные на предыдущих занятиях.
Условные обозначения:
– жирный шрифт – названия функций и пунктов меню;
– КНОПКИ на экране компьютера;
– КЛАВИШИ на клавиатуре компьютера.
Описывается работа в англоязычной версии Microsoft Excel из пакета Office 365. В тексте приводятся названия пунктов меню и функций на английском и на русском языках. На рисунках используется английская версия пакета.
Введение
В данной лабораторной работе рассматривается корреляционная зависимость, или корреляция [1—4].
В работе для изучения взаимосвязи используются методы корреляционного и регрессионного анализа, а также сводка и группировка данных. Работа выполняется в пакете Excel [5].
Корреляционный анализ позволяет оценить степень тесноты связи. Регрессионный анализ используется для построения линейных и нелинейных моделей.
На первом этапе исходные данные получают путём имитационного моделирования. На втором этапе проводится анализ реальных данных.
Требования к оформлению отчёта приведены в описании предыдущей лабораторной работы [6].
Общие сведения
Корреляция – это связь между двумя случайными величинами, которые часто называют следующим образом:
X – факторный признак;
Y – результативный признак.
Изображение исходных данных называется диаграммой разброса. Каждая пара чисел X и Y изображается отдельной точкой. Точки между собой не соединяют.
Пример диаграммы разброса для корреляционной зависимости показан на рисунке ниже.
Корреляция
Варианты задания
Варианты заданий представлены в таблицах.
В каждом варианте рассматриваются два набора данных – примеры линейной и нелинейной регрессии. Анализ проводится для обоих случаев.
Факторный признак Х – случайная величина с равномерным распределением.
Случайная составляющая Е – случайная величина со стандартным нормальным распределением (нулевое среднее и единичная дисперсия).
Результативный признак Y вычисляется по формуле.
Объём выборки n = 200.
На новом листе опишите вариант задания.
Зарисовки функций
