Kiekybinių sprendimų metodai kursinis (3)


Matematikos kursinis darbas. Įvados. Koleriacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslai. Koreliacinę analizę y su kiekvienu x,. , x (n ( 5). Atrinkti x, x,. , x (m ( 3) regresinei analizei atlikti. Atlikti porinę regresinę analizę y su kiekvienu x,. , x. Atlikti daugianarę koreliacinę regresinę analizę. Gautų rezultatų aprašymas. Taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas. Slenkantis vidurkis. Gamybos planavimo uždavinys. Gamybos planavimo uždavinys grafiškai. Gamybos planavimo uždavinys su SOLVER funkcija. Išvados. Literatūra.


Šiame kursiniam darbe aprašysiu atliktą tyrimą, kuriuo metu su MC EXCEL bus atlikta koreliacinė regresinė analizė. Taip galėsim nustayti ar eismo įvykiu skaičius (y) yra priklausomas nuo nepriklausomų veiknių (x). Antroje užduotyje atliksim prognozę eismo įvykių 2014 metams pagal slenkančio vidurkio ir eksponentinio išlyginimo metodais, taip pat apskaičiuosime vidutines kvadratines paklaidas (MSE) ir vidutines absoliučiasias santykines paklaidas (MAPE).

Koleriacinė regresinė analizė taikoma, kai norima apskaičiuoti ar egzistuoja stochastinis (atsitiktinis) ryšys tarp nagrinėjamų veiksnių. Koleriacinė analizė yra sudaryta iš kelių dalių: porinės koleriacijos, porinės ir daugianarės regresijos. Tyrimo tikslas yra atlikti koleriacinę regresinę analizę ir nustayti ar egzisuotja stochastinis (atsitiktinis) ryšys tarp Y ir X veiksnių. Taip pat, aprašyti gautus rezultatus.

Randame vidurkį ir dispersiją: vidurkis: =AVERAGE ; o dispersija: =VAR (pagal šias funkcijas)

Randame Vidutini standartini nuokrypi: =STDEV (pagal šią funkciją)

Kai koreliacijos koeficientas neigiamas, tai yra r < 0, didėjant nepriklausomo veiksnio reikšmėms, priklausomo veiksnio reikšmės mažėja. Pagal lentele galim matyti,kad X1, X2, X3 ir X5 koreliacijos koeficientas yra mažesnis už nulį.

Kai r = 0, tai x ir y dydžia vadinami nekoreliuotais. Tai reiškia, kad ryšys tarp y ir x veiksnių neegzistuoja. Tiesiog nėra priklausomi vienas nuo kito. Artimiausi veiksnys šalia 0 yra X1.

Kai r = 1, tai ryšys tarp atsitiktinių dydžių yra labai stiprus ir taip pat galima teigti, kad egzistuoja funkcinis ryšys. X4 yra labai artimas 1, tad priklausomybe veiksnio Y nuo vieksnio X yra galima ir daro įtaką.

Tačiau daugiau apie koleriacijos koficientus bus galima pasakyti, kai nustatysime reikšmingumą, nes koreliacijos koeficientas gali būti nepatikimas.

Norėdami sužinoti ar koleriacijos koficientas reikšmingas, reikia jį patikrinti. Tam naudojama statistika t. Apskaičiavus reikšmę t, ji turi atitikti lygybę tlent > tkr, kad duomenys būtų galimi. analizuojami toliau ir tai reikštų, kad koleriacijos koficientas yra reikšmingas. Kritinę t reikšmę randame MS EXCEL naudodami funkcija TINV, t lentelinę reikšmę apskaičiuojam funkcija ABS. Naudojami duomenys: α = 0,05; k = n-2=8-2=6. Tad tkr. = 2,3.

Kaip ir buvo minėta, kad koleriacijos koficientas būtų reikšmingas, turi atitikti tlent > tkr lygybę. Už tkr = 2,3 yra didesni tik X3, X4, X5. Taigi, pagal nustatytą lygybę galima sakyti, kad koleriacijos koficientas yra reikšmingas ir stochastinis ryšys egzistuoja tarp bedarbių (tūkst.), mirtingumo, bei nuteistūjų laisvės atemimu. Turint 3 reikšmes, kurios atitinka sąlygą, galima tęsti analizę toliau.

  • Matematika Kursiniai darbai
  • 2016 m.
  • Lietuvių
  • 24 puslapiai (2550 žodžių)
  • Universitetas
  • Matematikos kursiniai darbai
  • Microsoft Word 1588 KB
  • Kiekybinių sprendimų metodai kursinis (3)
    10 - 7 balsai (-ų)
Kiekybinių sprendimų metodai kursinis (3). (2016 m. Sausio 03 d.). http://www.mokslobaze.lt/kiekybiniu-sprendimu-metodai-kursinis-3.html Peržiūrėta 2016 m. Gruodžio 03 d. 04:32