|
Лабораторная работа: Статистические методы обработки данных
Вывод: В ходе работы я освоил методы построения основных
видов нелинейных уравнений парной регрессии с помощью с помощью ЭВМ (внутренне
линейные модели), научился получать и анализировать показатели качества
регрессионных уравнений.
Y |
0,3 |
1,2 |
2,8 |
5,2 |
8,1 |
11 |
16,8 |
16,9 |
24,7 |
29,4 |
X |
0,25 |
0,5 |
0,75 |
1 |
1,25 |
1,5 |
1,75 |
2 |
2,25 |
2,5 |
1/x |
4 |
2 |
1,333333 |
1 |
0,8 |
0,666667 |
0,571429 |
0,5 |
0,444444 |
0,4 |
ln
y |
-1,20397 |
0,182322 |
1,029619 |
1,648659 |
2,0918641 |
2,397895 |
2,821379 |
2,827314 |
3,206803 |
3,380995 |
ln x |
-1,38629 |
-0,69315 |
-0,28768 |
0 |
0,2231436 |
0,405465 |
0,559616 |
0,693147 |
0,81093 |
0,916291 |
Линейная |
12,96 |
-6,18 |
|
|
Экспонента |
1,824212 |
-0,67 |
|
a= |
0,511707 |
|
1,037152 |
1,60884 |
|
|
|
0,225827 |
0,350304 |
|
b= |
6,197909 |
|
0,951262 |
2,355101 |
|
|
|
0,89079 |
0,512793 |
|
|
|
|
156,1439 |
8 |
|
|
|
65,25304 |
8 |
|
|
|
|
866,052 |
44,372 |
|
|
|
17,15871 |
2,103652 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Гипербола |
-6,25453 |
18,96772 |
|
|
Степенная |
1,993512 |
1,590799 |
|
a= |
4,90767 |
|
2,321705 |
3,655951 |
|
|
|
0,033725 |
0,023823 |
|
b= |
7,341268 |
|
0,475661 |
7,724727 |
|
|
|
0,997716 |
0,074163 |
|
|
|
|
7,257293 |
8 |
|
|
|
3494,117 |
8 |
|
|
|
|
433,0528 |
477,3712 |
|
|
|
19,21836 |
0,044002 |
|
|
|
F - критическое |
5,317655 |
|
|
|
|
Лабораторная
работа № 5
ПОЛИНОМИНАЛЬНАЯ
РЕГРЕССИЯ
Цель: По опытным данным построить уравнение
регрессии вида у = ах2 + bх + с.
ХОД РАБОТЫ:
Рассматривается
зависимость урожайности некоторой культуры уi от количества внесенных в почву
минеральных удобрений хi. Предполагается, что эта зависимость квадратичная.
Необходимо найти уравнение регрессии вида ỹ = ах2 + bx + c.
x |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
y |
29,8 |
58,8 |
72,2 |
101,5 |
141 |
135,1 |
156,6 |
181,7 |
216,6 |
208,2 |
Введем эти данные в
электронную таблицу вместе с подписями в ячейки А1-K2. Построим график. Для этого обведем данные Y (ячейки В2-K2), вызываем мастер диаграмм, выбираем тип диаграммы
«График», вид диаграммы – график с точками (второй сверху левый), нажимаем
«Далее», переходим на закладку «Ряд» и в поле «Подписи оси Х» делаем ссылку на
В2-K2, нажимаем «Готово». График можно
приблизить полиномом 2 степени у = ах2 + bх + с. Для нахождения коэффициентов a, b, c
нужно решить систему уравнений:
Рассчитаем суммы. Для
этого в ячейку А3 вводим подпись «Х^2», а в В3 вводим формулу «= В1*В1» и Автозаполнением
переносим ее на всю строку В3-K3. В
ячейку А4 вводим подпись «Х^3», а в В4 формулу «=В1*В3» и Автозаполнением
переносим ее на всю строку В4-K4. В
ячейку А5 вводим «Х^4», а в В5 формулу «=В4*В1», автозаполняем строку. В ячейку
А6 вводим «Х*Y», а в В8 формулу «=В2*В1»,
автозаполняем строку. В ячейку А7 вводим «Х^2*Y», а в В9 формулу «=В3*В2», автозаполняем строку. Теперь
считаем суммы. Выделяем другим цветом столбец L, щелкнув по заголовку и выбрав цвет. В ячейку L1 помещаем курсор и щелкнув по кнопке
автосуммы со значком ∑, вычисляем сумму первой строки. Автозаполнением
переносим формулу на ячейки L1-710.
Решаем теперь систему
уравнений. Для этого вводим основную матрицу системы. В ячейку А13 вводим
подпись «А=», а в ячейки матрицы В13-D15 вводим ссылки, отраженные в таблице
|
B |
C |
D |
13 |
=L5 |
=L4 |
=L3 |
14 |
=L3 |
=L2 |
=L1 |
15 |
=L2 |
=L1 |
=9 |
Вводим также правые части
системы уравнений. В G13
вводим подпись «В=», а в Н13-Н15 вводим, соответственно ссылки на ячейки «=L7», «=L6», «=L2». Решаем
систему матричным методом. Из высшей математики известно, что решение равно А-1В.
Находим обратную матрицу. Для этого в ячейку J13 вводим подпись «А обр.» и, поставив курсор в K13 задаем формулу МОБР (категория
«Математические»). В качестве аргумента «Массив» даем ссылку на ячейки В13:D15. Результатом также должна быть матрица
размером 4×4. Для ее получения обводим ячейки K13-М15 мышью, выделяя их и нажимаем F2 и Ctrl+Shift+Enter. Результат – матрица А-1. Найдем
теперь произведение этой матрицы на столбец В (ячейки Н13-Н15). Вводим в ячейку
А18 подпись «Коэффициенты» и в В18 задаем функцию МУМНОЖ (категория
«Математические»). Аргументами функции «Массив 1» служит ссылка на матрицу А-1
(ячейки K13-М15), а в поле «Массив 2» даем
ссылку на столбец В (ячейки Н13-Н16). Далее выделяем В18-В20 и нажимаем F2 и Ctrl+Shift+Enter. Получившийся массив – коэффициенты
уравнения регрессии a, b, c. В результате получаем уравнение
регрессии вида: у = 1,201082х2 – 5,619177х +
78,48095.
Построим графики исходных
данных и полученных на основе уравнения регрессии. Для этого в ячейку А8 вводим
подпись «Регрессия» и в В8 вводим формулу «=$В$18*В3+$В$19*В1+$В$20».
Автозаполнением переносим формулу в ячейки В8-K8. Для построения графика выделяем ячейки В8-K8 и, удерживая клавишу Ctrl, выделяем также ячейки В2-М2.
Вызываем мастера диаграмм, выбираем тип диаграммы «График», вид диаграммы –
график с точками (второй сверху левый), нажимаем «Далее», переходим на закладку
«Ряд» и в поле «Подписи оси Х» делаем ссылку на В2-М2, нажимаем «Готово».
Видно, что кривые почти совпадают.
ВЫВОД: в процессе работы
я по опытным данным научился строить уравнение регрессии вида у = ах2
+ bх + с.
x |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
y |
29,8 |
58,8 |
72,2 |
101,5 |
141 |
135,1 |
156,6 |
181,7 |
216,6 |
208,2 |
X^2 |
0 |
1 |
4 |
9 |
16 |
25 |
36 |
49 |
64 |
81 |
X^3 |
0 |
1 |
8 |
27 |
64 |
125 |
216 |
343 |
512 |
729 |
X^4 |
0 |
1 |
16 |
81 |
256 |
625 |
1296 |
2401 |
4096 |
6561 |
X*Y |
0 |
58,8 |
144,4 |
304,5 |
564 |
675,5 |
939,6 |
1271,9 |
1732,8 |
1873,8 |
X^2*Y |
0 |
58,8 |
288,8 |
913,5 |
2256 |
3377,5 |
5637,6 |
8903,3 |
13862,4 |
16864,2 |
Регресс. |
78,48095 |
85,30121 |
94,52364 |
106,1482 |
120,175 |
136,6039 |
155,435 |
176,6682 |
200,3036 |
226,3412 |
A= |
15333 |
2025 |
285 |
B= |
52162,1 |
|
A
Обр. |
0,003247 |
-0,03247 |
0,059524 |
|
2025 |
285 |
45 |
|
7565,3 |
|
|
-0,03247 |
0,341342 |
-0,67857 |
|
285 |
45 |
9 |
|
1301,5 |
|
|
0,059524 |
-0,67857 |
1,619048 |
Коэффиц. |
1,201082 |
a |
|
|
5,619177 |
b |
|
|
78,48095 |
c |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|