Практика 11 класс РегресМодель

Практическая работа                                   11 класс

Тема: Построение регрессивной модели в MS Excel.

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

Задание 1: Известно, что наиболее сильное влияние на бронхиально-легочные заболевания оказывает угарный газ — оксид углерода. Определите эту зависимость по статистическим данным с помощью метода наименьших квадратов (НМК методом Гаусса) в электронных таблиц.

Статистические данные представляют собой сведения из разных городов о средней концентрации угарного газа в атмосфере и о заболеваемости астмой (число хронических больных на 1000 жителей):

Таблица 1

                                                                                  Рисунок 1 - Графическое представление статистических данных

Ход выполнения работы

1.      Построить таблицу по образцу (Таблица 1) и  ввести данные.

2.      Построить точечную диаграмму (рисунок 1).

3.      Построить линейную, полиномиальную, экспоненциальную и логарифмическую регрессионные модели (см. рисунок 2а,б,в,г):

·         щелкнуть мышью по точечной диаграмме;

·         вызвать контекстное меню (правая кнопка мышки) → Макет → Добавить линию тренда;

·         выбрать «Линейный тренд» →Линия тренда → Дополнительные параметры →  установить галочки на флажках «показывать уравнения на диаграмме» и «поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R²», щелкнуть по кнопке ОК.

4.      Аналогично получить и другие типы трендов: экспоненциальную, полиномиальную, логарифмическую.

5.         Определите параметры, выберите лучшую модель, которая наиболее близка к экспериментальным данным.

Задание 2. По данным из следующей таблицы постройте с помощью MS Excel линейную, полиномиальную (3 порядка), экспоненциальную и логарифмическую регрессионные модели. Определите параметры, выберите лучшую модель.

            Рисунок 2а – Линейная регрессионная модель                                                   Рисунок 2б – Полиномиальная регрессионная модель

Рисунок 2г – Экспоненциальная регрессионная модель                        Рисунок 2в – Логарифмическая регрессионная модель