Kiekybiniai metodai kursinis darbas (2)


Matematikos kursinis darbas.

Porinė koreliacinė analizė. Taikymo pvz. Porinė regresinė analizė. Taikymo pvz. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė. Taikymo pvz. Kuo skiriasi nuo porinės regresinės analizės? Funkcijų LINEST ir TREND taikymas. Ką jos duoda? Funkcijų logest ir growth taikymas. Koreliacinės regresinės analizės tikslumas. Prognozavimas. Taikymo pvz. Išlyginimo metodai. Taikymo pvz. Slenkančio vidurkio metodas. Svertinio slenkančio vidurkio metodas. Eksponentinio išlyginimo metodas. Trendo su sezonine komponente prognozavimas. Taikymo pvz. Laiko eilutės dekompozicija. Taikymo pvz. Prognozavimo paklaidos. Tiesinis prognozavimas. Pvz. Gamybos planavimo uždaviniai. Pvz. Mišinių sudarymo/dietos uždaviniai. Pvz. Geometrinė tiesinio programavimo uždavinio interpretacija. (kas yra, leistini sprendimai ir t. t) Pvz. Grafinis tiesinio programavimo uždavinio sprendimas. Pvz. Transporto uždavinys. Pvz. Apibendrintas transporto uždavinys. Paskyrimo uždaviniai. Pvz. Sveikaskaitinis programavimas. Pvz. Grafinis sveikaskaitinio programavimo uždavinio sprendimas. Netiesinė regresija. Taikymo pavyzdžiai. Paaiškinta ir nepaaiškinta variacija. Trendo ekstrapoliacija. (Eilutės trendo prognozavimas). Tiesinio prognozavimo uždavinio jautrumo analizė. Šešėlinės kainos. Dualus uždavinys. Simplekso metodo esmė. Baziniai ir nebaziniai kintamieji, baziniai sprendimai.


Formule zodziais: r= trupmena, jos virsuje E(X-EX)(Y-EY),o apacioje sigma su mazu x ,kart sigma su mazu y

Taikymo pvz: Koreliacinė regresinė alaizė plačiai naudojama socialiniams, ekonominiams bei fiziniams procesams tirti. Kaip priklauso žmogaus masė nuo jo ūgio, kaip atlyginimas(X) nuo dirbtų valandų skaičiaus(Y), vaikų ūgis nuo tėvų ūgio ir tt. Taip pat galime tirti, ar egzistuoja ryšys tarp studentų lankytų paskaitų skaičiaus (X) ir egzamino rezultatų (Y).

Koeficientus galime apskaičiuoti naudojantis MS Excel funkcijomis SLOPE (a1) ir INTERCEPT (a0), kartu pasitikrinsime, ar gerai apskaičiavome a1 ir a0 naudojantis formulėmis.

= (k=1, k – veiksnių skaičius)

Formule zodziais: S didzioji kvadratu, apacioje prie S rasome y su varnele = trupmena, kurios virsuje sumos zenklas (y nuo i mazosios su varnele minus y nuo i mazosios vidurkis)pakelta kvadratu, trupmenos apacioje k.

Formule zodziais: S didzioji kvadratu, apacioje prie S rasome lik = trupmena, kurios virsuje sumos zenklas (y nuo i mazosios su varnele minus y nuo i mazosios) pakelta kvadratu, trupmenos apacioje n-k-1.

Taikymo pvz: jei egzistuoja ryšys tarp produktų pardavimų ir išlaidų reklamai, tai remiantis regresine analize,mes galime atsakyti į tokius klausimus: kaip priklauso? Kai didėja išlaidos reklamai, ar didėja ir pardavimai? Gali juk dėl netinkamos reklamos ir sumažėti. kitas svarbus klausimas - kiek padidėja ar sumažėja, kai didinamos išlaidos reklamai? Ar galime įvertinti, koks vidutiniškai bus pardavimų lygis, jei reklamai skirsime konkrečią sumą? ...svoris ir ūgis.

. Formule zodziais: R = sakis, kurios viduje trupmena. Trumpenos virsuje S kvadratu nuo y su varnele minus S kvadratu, apacioje prie S lik, trupmenos apacioje - S kvadratu nuo y su varnele.

Kuo skiriasi nuo porinės regresinės analizės ?skiriasi tuo kad daugianareja ieskoma Y priklausomy be nuo keliu veiksniu x1 x2 xn, o porineje tik tarp y ir x

Daugianarė koreliacinė regresinė analizė (funkcija LINEST) leidžia įvertinti, kiek vienas rodiklis priklauso nuo dviejų ar daugiau veiksnių. Dažnai praktinėje veikloje susiduriama su tokiu atveju, kai kažkoks rodiklis priklauso nuo kelių veiksnių.

Funkcija TREND iš karto apskaičiuoja kokios bus priklausomo kintamojo reikšmės, jei nepriklausomųjų kintamųjų reikšmės keisis. Pavyzdžiui, tokiu būdu galima nusakyti, koks bus žmogaus svoris, jei žinomas konkretus jo ūgis. LINEST ir TREND naudojamos tik tiesineje kreiveje.

Daugianarė koreliacinė regresinė analizė (funkcija LOGEST) leidžia įvertinti, kiek vienas rodiklis priklauso nuo dviejų ar daugiau veiksnių. Dažnai praktinėje veikloje susiduriama su tokiu atveju, kai kažkoks rodiklis priklauso nuo kelių veiksnių.

Funkcija GROWTH iš karto apskaičiuoja kokios bus priklausomo kintamojo reikšmės, jei nepriklausomųjų kintamųjų reikšmės keisis. Pavyzdžiui, tokiu būdu galima nusakyti, koks bus žmogaus svoris, jei žinomas konkretus jo ūgis.LOGEST ir GROWTH naudojamos tik tada, kai kreive yra eksponentine.

2. likučių grafikas (palyginti priklausomo kintamojo reikšmes yi su reikšmėmis pagal regresijos lygtį kiekvienai x reikšmei. Pagal grafiko vaizdą galima spresti apie ryšio patikimumą. Jei tiesinė priklausomybė yra teisinga, tai likučius vaizduojanys taškai bus išsibarstę apie adscisių ašį ir likučių suma bus artima nuliui. Jei regresinė priklausomybė netiesinė, tai grafike matysime nesimetrišką taškų išsidėstymą. );

3. tikslumo įvertinimas (remiasi šiuo modeliu: Y=a0 + a1x + e, kur e yra atsitiktinis dydis. Jei prielaidos apie e yra teisingos, tai priklausomojo kintamojo y vidurkis, esant konkrečiai x reikšmei, lygus Y=a0 + a1x.)

Kiekybiniai metodai kursinis darbas (2). (2016 m. Gegužės 20 d.). http://www.mokslobaze.lt/kiekybiniai-metodai-kursinis-darbas-2.html Peržiūrėta 2016 m. Gruodžio 07 d. 18:25