Статистика – наука о сборе, изменении и анализе массовых количественных данных.
Виды статистики:
Медицинская
Экономическая
Социальная
Математическая
Табличное и графическое представление статистических данных
Метод наименьших квадрантов.
Три функции построенные по МНК
Прогнозирование по регрессионной модели:
(прогноз производится в пределах экспериментальных значений независимой переменной (в нашем случае это концентрация угарного газа С); ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ прогнозирование производится за пределами экспериментальных значений
Прогнозирование с помощью электронных таблиц
Модели статистического
Модели статистического
прогнозирования
прогнозирования
Статистика – наука о сборе,
– наука о сборе,
Статистика
изменении и анализе массовых
изменении и анализе массовых
количественных данных
количественных данных
Медицинская
Экономическая
Социальная
Математическа
я
и др.
Виды статистики
Виды статистики
С,
мг/м3
2
2,5
2,9
3,2
3,6
3,9
4,2
4,6
5
Р,
бол./т
ыс.
19
20
32
34
51
55
90
108
171
Табличное и графическое
Табличное и графическое
представление
представление
статистических данных
статистических данных
Два варианта построения графической
Два варианта построения графической
зависимости по экспериментальным
зависимости по экспериментальным
данным
данным
Метод наименьших квадрантов
Метод наименьших квадрантов
ТРЕНД
(англ.
“trend”) –
общее
направле
ние или
тенденци
я
y=3.4302e0,7555x
R2=0,9716
y=46,361x99,881
R2=0,8384
Этапы получения регрессивной
функции:
y=ax+b – линейная функция;
y=ax2+bx+c – квадратичная функция;
y=a ln(x)+b – логарифмическая функция;
y=aebx – экспоненциальная функция;
y=axb – степенная функция;
y=ax3+bx2+cx+d – полином 3 степени.
y=21,845x2106,97x+150,21
R2=0,9788
Три функции построенные по
Три функции построенные по
МНКМНКy=46,361x-99,881 – линейная функция
y=3.4302e0,7555x - экспоненциальная
функция
y=21,845x2-106,97x+150,21 –
квадратичная функция
R2 – коэффициент
детерменированно
сти (определяет,
насколько
удачной является
полученная
регрессионная
модель)
Метод наименьших квадрантов
Метод наименьших квадрантов
Этапы получения регрессивной
функции:
y=ax+b – линейная функция;
y=ax2+bx+c – квадратичная функция;
y=a ln(x)+b – логарифмическая функция;
y=aebx – экспоненциальная функция;
y=axb – степенная функция;
y=ax3+bx2+cx+d – полином 3 степени.
y=21,845x2106,97x+150,21
R2=0,9788
ТРЕНД
(англ.
“trend”) –
общее
направле
ние или
тенденци
я
y=3.4302e0,7555x
R2=0,9716
y=46,361x99,881
R2=0,8384
Прогнозирование по
Прогнозирование по
регрессионной модели
регрессионной модели
y=21,845x2106,97x+150,21
R2=0,9788
Прогнозирование с помощью
Прогнозирование с помощью
электронных таблиц
электронных таблиц
Модели статистического прогнозирования.ppt
