Ім'я файлу: лабораторна робота №3_нелінійна регресія.doc Розширення: doc Розмір: 1617кб. Дата: 11.06.2021 скачати Пов'язані файли: лаб нелинейная модель.docx ЛАБОРАТОРНА РОБОТА №4 «НЕЛІНІЙНА РЕГРЕСІЯ» 1 Мета виконання лабораторної роботи За заданими експериментальними даними пропонується випробувати декілька різних варіантів рівняння регресії і провести порівняння, вибрати найбільш прийнятний варіант. необхідно: за наявними статистичними даними побудувати кореляційне поле та знайти вибіркові числові характеристики; використовуючи можливості Excel побудувати на кореляційному полі наступні лінії регресії та вивести на графік їх рівняння і значення коефіцієнтів детермінації, які відповідають вибраному рівнянню регресії лінійна регресія; квадратична регресія; кубічна регресія; степенева регресія; експоненціальна регресія; логарифмічна регресія; перевірити адекватність кожного рівняння регресії за критерієм Фішера; провести порівняння отриманих рівнянь регресії і вибрати найбільш прийнятне з них. 2 Хід виконання лабораторної роботи 2.1 Кореляційне поле і вибіркові числові характеристики З таблиць 2.1 – 2.3 початкових даних вибрати свій варіант завдання. Занести початкові дані (вибірку) у відведені ячейки: стовпці N і O. За початковими даними побудувати кореляційне поле за допомогою «Мастер диаграмм», «Точечная диаграмма». Відредагувати діаграму, щоб вона мала наступний вигляд (рис.2.1). Визначити числові характеристики факторів X і Y 1) По вибірці знайти її об'єм n (ячейка O20) : «Мастер функций» категорія «Статистические» функція «СЧЕТ». 2) Підрахувати числові характеристики факторів: - середні значення в ячейках N22 та O22 за допомогою функції «СРЗНАЧ»; - дисперсії в ячейках N24 та O24 за допомогою функції «ДИСПР»; - стандартні відхилення в ячейках N27 та O27 за формулою ; - коефіцієнт кореляції в ячейці NO27 за допомогою функції «КОРЕЛ».
2.2 Побудова лінії регресії, отримання рівнянь і коефіцієнтів детермінації У пакеті Excel за рахунок використання вбудованих функцій є можливості швидкого отримання рівняння регресії, побудови лінії регресії, коефіцієнта детермінації і оцінки адекватності побудованого рівняння. Щоб скористатися простими з цих функцій, потрібно використовувати пункт меню Диаграмма / Добавить линию тренда: 1) Скопіювати через буфер обміну діаграму «кореляційне поле» на відведені в трафареті місця під заголовками «Линейная регрессия» і іншими; всього 6 копій; 2) Для кожного скопійованого графіка виконати наступне: - активізувати поле діаграми, клацнувши на ньому мишею; - підвести курсор до будь-якої з крапок, які утворюють кореляційне поле, клацнути правою кнопкою миші; точки діаграми активізуються, і випадає контекстне меню; - клацнути правою кнопкою миші і у випадному контекстному меню вибрати пункт «Добавить линию тренда». При цьому з'явиться вікно з назвою «Линия тренда» . На нім є дві вкладки: - на вкладці «Тип» вибрати потрібний тип лінії регресії, який вказано в полі над діаграмою. Для квадратичної і кубічної регресії вибрати пункт «Полиномиальная» і в полі «Степень» ввести найбільший ступінь для незалежної змінної; - відкрити вкладку «Параметри»; повісити прапорець на пунктах «Показывать уравнение на диаграмме» і «Поместить на диаграмме величину достоверности аппроксимации»; - клацнути на ОК; - відредагувати Діаграму: перемістити поле з рівнянням регресії і коефіцієнтом детермінації на вільне місце: встановити необхідний розмір шрифту і залишити в коефіцієнтах 4 – 5 знаків після коми; діаграма повинна виглядати таким чином:
2.3 Перевірка адекватності побудованих рівнянь регресії Підрахований програмою коефіцієнт детермінації не зовсім вірний. Він вважається правильно тільки для лінійної регресії. У стовпцях праворуч від діаграми проведемо правильні розрахунки і перевіримо адекватність рівняння регресії по Фішеру: 1) Підрахуємо коефіцієнт детермінації по формулі:
2) У стовпці AF9:AF18 обчислимо по записаному на діаграмі рівнянню регресії теоретичні значення фактора Y, вони позначені . 3) У стовпці AG9:AG18 підрахуємо різниці теоретичним та експериментальним значенням фактора Y з а формулою
4) У ячкйці AF24 програмуємо формулу виду (2.1) для коефіцієнта детермінації. Для чисельника використовуємо функцію «СУММКВ». 5) У ячейку AG28 вводимо m – число коефіцієнтів, які присутні в рівнянні регресії. 6) У ячейці AG31 підраховуємо спостережуване значення критерію Фішера за формулою:
7) Абсолютно аналогічно відпрацьовується решта всіх варіантів рівняння регресії, запропоновані в меню. 2.4 Порівняння отриманих рівнянь регресії Після того, як оброблено всі шість діаграм, необхідно занести отримані значення для коефіцієнта детермінації і для критерію Фішера в таблицю в кінці роботи. Проаналізувати результати і вибрати ту лінію регресії, яка найвдаліше описує експериментальні дані. На відведених полях в кінці роботи записати загальний висновок, вибране рівняння і відповідний коефіцієнт детермінації. |