Kiekybinių sprendimų metodų kursinis darbas


Matematikos kursinis darbas. Koreliacinė regresinė analizė. Įvadas. Tyrimo tikslai. Darbo uždaviniai. Pradiniai duomenys, vidurkis, dispersija, vidutinis kvadratinis nuokrypis. Koreliacinė analizė. Porinė regresinė analizė. Daugianarė koreliacinė regresinė analizė. Gauti rezultatai. Praktinis tyrimo taikymas. Prognozavimas. Slenkančio vidurkio metodu. Eksponentiniu metodu. Gamybos optimizavimo uždavinys. Solver. Priedai.


Numatymas su GROWTH ir TREND funkcijų pagalba prognozuoju y reikšmes, pasirinkęs norimas x1, x2, x3 reikšmes gaunu:

Atlikus prognozes naudojantis TREND ir GROWTH gauti nauji numatomi intelekto koeficientai atsižvelgiant į naujai pateiktus duomenis ir priklausomybe nuo jų matome, jog tai atitinka ir ištirtus-surinktus duomenis, kad žmones esantis aukštesni, neigiamai atsake į klausimą apie savižudybe ir nerūkantis turi aukštesni intelekto koeficientą.

Atliekant koreliacinę ir regresinę tikslas buvo išsiaiškinti kaip žmogaus intelekto koeficientą įtakoja veiksniai kaip: ūgis, ar tiriamasis yra galvojas apie savižudybe, rūkymas, gyvenimo kokybės indeksas ir lytis.

Apskaičiavau jų statistines charakteristikas: sumą, vidurkį, vidutinį kvadratinį nuokrypį bei dispersiją. Tai pat apskaičiavau koreliacijos koeficientą pasiremiąs šiais duomenimis nustačiau, kad stochastinė priklausomybė egzistuoja tarp y ir x1, x2, x3. Taigi darome išvadą, kad intelekto koeficientą įtakoja ūgis, ar jis yra linkęs mąstyti apie savižudybę, bei ar rūkantys ar nerūkantys.

Atliekant daugianarės koreliacinės analizės skaičiavimus rėmiausi LOGEST funkcija, nes jos determinacijos koeficientas buvo didesnis už su LINEST funkcija atliktais skaičiavimais. Sudariau regresijos lygtį:

Kiekybinių sprendimų metodų kursinis darbas. (2014 m. Rugsėjo 27 d.). http://www.mokslobaze.lt/kiekybiniu-sprendimu-metodu-kursinis-darbas.html Peržiūrėta 2016 m. Gruodžio 03 d. 13:39