Завдання до роботи

Зробити регресійний аналіз даних, проаналізувати вплив початкових даних на оцінні коефіцієнти регресійної моделі, і при необхідності перерахувати її. Розв’язати задачу лінійного програмування засобами Excel.

Порядок виконання роботи

1. Проведення регресійного аналізу:

   • Створити аркуш з ім'ям «Регресійний аналіз»;

   • Вибрати собі з пункту «Варіанти завдання до роботи» завдання для проведення регресійного аналізу. Номер свого варіанту дізнатись у викладача;

   • Зробити математичне формулювання задачі у вигляді таблиці вихідних даних. Вибір вихідних даних відбувається по всіх рядках таблиці «Дані для проведення регресійного аналізу», а стовпці вибираються по таблиці «Регресійний аналіз» відповідно до номера свого варіанта;

   • Запустити пакет регресійного аналізу через меню «Сервіс - Пакет аналізу – Регресія».

   • У вікні «Регресія» задати інтервали, що містять Y і X. Результати обробки розташувати на аркуші «Регресійний аналіз»;

   • Проаналізувати значення t-статистики для кожного коефіцієнта моделі. Якщо яке-небудь значення не перевищує за абсолютним значенням граничного значення 3, то відповідний фактор X варто вважати не впливає істотно на Y, виключити його з подальшої обробки й повторити «Регресійний аналіз».

2. Рішення задачі лінійного програмування (злп):

   • Вибрати задачу лінійного програмування відповідно до свого варіанта з розділу «Задачі лінійного програмування» пункту «Варіанти завдань до роботи»;

   • Створити новий аркуш із ім'ям «РЗЛП»

   • На знову створеному аркуші зробити математичне формулювання ЗЛП у вигляді таблиць вихідних даних;

   • Відкрити вікно пошуку рішень через меню «Сервіс - Пошук рішення...».

   • Вирішити ЗЛП для свого варіанта, на основі послідовності, наведеної в прикладі, описаному в пункті «Методика виконання роботи». Вихідні дані й результат розмістити на аркуші «РЗЛП».

3. Доповісти викладачеві про закінчення виконання роботи; Вимога до захисту роботи

1. Звіт про виконання лабораторної роботи;

2. Конспект порядку виконання лабораторної роботи.

3. Знати відповіді на ВСІ контрольні питання.

Зміст звіту

1. Назва й мета лабораторної роботи;

2. Вміст аркуша «Регресійний аналіз», створеного в П.1 «Порядку виконання роботи».

3. Вміст аркуша «РЗЛП», створеного в П.2;

4. Вміст автоматично створеного аркуша «Звіт за результатами 1» з результатами рішення ЗЛП;

5. Висновки.

Контрольні питання

1. Які засоби для побудови математичних моделей і прогнозування стану об’єкта що моделюється містить Excel?

2. Яке призначення регресійного аналізу?

3. Що таке рівняння регресії?

4. Які види регресії розрізняють? Наведіть приклади?

5. Що показує коефіцієнт множинної кореляції Пірсона?

6. У чому полягає задача побудови регресійної залежності?

7. Для чого застосовується F-Критерій Фішера? Як він обчислюється?

8. Якими параметрами визначається значимість коефіцієнта Пірсона?

9. Як побудувати лінійну регресійну модель в Excel?

10. Що характеризує t-статистика?

11. Яка технологія побудови регресійної моделі?

12. Яке призначення програми-надбудови "Пошук рішення"?

13. Яка загальне формулювання задачі лінійного програмування?

14. У чому полягає економічний зміст задачі лінійного програмування?

15. Як буде сформульована задача лінійного програмування для розглянутого приклада задачі про раціональну годівлю тварин?

16. Як оформити у вигляді таблиці, що відбиває основні залежності, математичне формулювання задачі лінійного програмування?

17. Який зміст комірок таблиці, підготовленої для пошуку розв’язку?

18. Як завантажити програму пошуку рішення задачі лінійного програмування?

19. Які параметри варто встановити у вікні "Пошук розв’язку "?

20. Як інтерпретувати отримані результати розв’язок задачі лінійного програмування?