Заглавная страница
Избранные статьи
Случайная статья
Познавательные статьи
Новые добавления
Обратная связь
FAQ
Написать работу

ТОП 10 на сайте

Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации

Техника нижней прямой подачи мяча.

Франко-прусская война (причины и последствия)

Организация работы процедурного кабинета

Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний

Коммуникативные барьеры и пути их преодоления

Обработка изделий медицинского назначения многократного применения

Образцы текста публицистического стиля

Четыре типа изменения баланса

Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву

Мы поможем в написании ваших работ!

ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Влияние общества на человека

Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации

Практические работы по географии для 6 класса

Организация работы процедурного кабинета

Изменения в неживой природе осенью

Уборка процедурного кабинета

Сольфеджио. Все правила по сольфеджио

Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления

Главная Избранные Случайная статья Познавательные Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу

Методические указания к выполнению работы

↑

Стр 1 из 7Следующая ⇒

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ЛИПЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

С.А.Суслова

Н.П. Гвозденко

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ В MS EXCEL

Учебное пособие

Липецк

Липецкий государственный технический университет

2017

УДК004.4(07)

С904

Рецензенты:

кафедра гуманитарных и естественнонаучных дисциплин МОУ ВО ″Институт права и экономики» г. Липецк (зав. каф., доц. А.А. Прибыткова); В.В. Кургасов, канд. пед. наук, доц. кафедрыестественно-научных и технических дисциплин ЛКИТиУ филиала ФГБОУ ВО «МГУТиУ имени К.Г.Разумовского(ПКУ)».

Суслова, С.А.

С904Решение задач в MS EXCEL [Текст]: учеб. пособие / С.А. Суслова, Н.П. Гвозденко, – Липецк: Изд-во Липецкого государственного технического университета, 2017. – 85 с.

ISBN978-5-88247-847-5

Учебно-методическое пособие представляет собой практическое руководство по освоению способов работы, инструментов и методов решения типовых математических задач с помощью табличного процессора Мiсrоsоft Excel. Приводятся варианты выполнения лабораторных работ по дисциплине «Информатика».

Пособие предназначено для студентов технических специальностей очной и очно-заочной форм обучения.

Табл. 37. Ил.45.

ISBN978-5-88247-847-5

Ó ФГБОУ ВО «Липецкий

государственный технический

университет»,2017

Содержание

Введение. 5

Лабораторная работа № 1

Табулирование функции. 6

Лабораторная работа № 2

Вычисление экстремума функции. 8

Лабораторная работа № 3

Построение графика функции одной переменной. 9

Лабораторная работа № 4

Вычисление производных в точке. 10

Лабораторная работа № 5

Построение графика функции, заданной параметрически. 12

Лабораторная работа № 6

Построение графика функции, заданной вполярной системе координат. 13

Лабораторная работа № 7

Построение графика объемной функции. 15

Лабораторная работа № 8

Численное решение дифференциального уравнения первого порядка. 16

Лабораторная работа № 9

Численное решение дифференциального уравнения второго порядка. 19

Лабораторная работа № 10

Решение системы нелинейных уравнений. 24

Лабораторная работа № 11

Приближенное вычисление определенных интегралов. 26

Лабораторная работа № 12

Нахождение корней нелинейного уравнения. 29

Лабораторная работа № 13

Решение системы линейных уравнений. 31

Лабораторная работа № 14

Решение задачи линейной оптимизации (производственный план) 33

Лабораторная работа № 15

Парная регрессия. 37

Лабораторная работа № 16

Множественная регрессия. 47

Библиографический список. 50

ПРИЛОЖЕНИЕ. 51

Варианты заданий для лабораторных работ № 1, 2, 3. 51

Варианты заданий для лабораторной работы № 4. 52

Варианты заданий для лабораторной работы № 5. 54

Варианты заданий для лабораторной работы № 6. 58

Варианты заданий для лабораторной работы № 7. 61

Варианты заданий для лабораторной работы № 8. 62

Варианты заданий для лабораторной работы № 9. 64

Варианты заданий для лабораторной работы №10. 65

Варианты заданий для лабораторной работы № 11. 66

Варианты заданий для лабораторной работы № 12. 68

Варианты заданий для лабораторной работы №13. 69

Варианты заданий для лабораторной работы № 14. 69

Варианты заданий к лабораторной работе № 15 82

Варианты заданий к лабораторной работе № 16. 83

Исходные данные для выполнения расчётов аппроксимации. 84

Введение

Весьма важным в подготовке студентов является изучение офисных программных продуктов, к которым относится семейство электронных таблиц.

Табличный процессор - это некая прикладная программа, предназначенная для проведения табличных расчетов и сложных вычислений по формулам.

Издавна многие расчеты выполняются в табличной форме, особенно в области делопроизводства: многочисленные расчётные ведомости, табуляграммы, сметы расходов и тому подобное. Помимо этого, решение численными методами целого ряда математических задач удобно выполнять именно в табличной форме.

Табличный процессор MS Excel (электронные таблицы) - одно из наиболее часто используемых приложений пакета MSOffice, мощнейший инструмент, значительно упрощающий рутинную повседневную работу. Его основное назначение - решение практически любых задач расчётного характера, входные данные которых можно представить в виде таблиц.

Он предоставляет возможности математических, статистических и экономических расчётов, ряд графических инструментов и функционал макропрограммирования на основе языка VBA (Visual Basic for Applications). Excel на сегодняшний день является одним из наиболее популярных табличных процессоров в мире.

В данном учебном пособии на различных примерах продемонстрированы широкие возможности MS Excel. Описываются способы работы, инструменты и методы решения типовых математических задач, задач прикладного характера, которые связаны с решением линейных и нелинейных уравнений, систем линейных уравнений и построением различного рода графиков и поверхностей. Приводятся указания к выполнению лабораторных работ, позволяющих приобрести практические навыки работы с приложением.

Пособие содержит варианты задач для самостоятельной работы.

Лабораторная работа №1

Табулирование функции

Задание

Составить таблицу значений аргумента x и функции

при условии, что x изменяется на интервале с шагом .

Лабораторная работа № 2

Задание

По данным примера из лабораторной работы №1 найти минимум функции на отрезке .

Лабораторная работа № 3

Задание

Построить график функции: , при и на интервале .

Лабораторная работа № 4

Задание

Найти три производные функциинормального распределения

в точке

Лабораторная работа № 5

Задание

Построить график кривой, называемой ''Лемниската Бернулли'': .

Лабораторная работа № 6

Полярной системе координат

Задание

Построить график кривой, называемой '' n -лепестковой розой'':

Лабораторная работа №7

Задание

Построить график объёмной функции , называемой ''ковбойская шляпа'':

при .

Лабораторная работа № 8

Задание

Найти решение дифференциального уравнения

Составить таблицу значений аргумента и функции при условии, что изменяется на интервале с шагом . Построить график решения дифференциального уравнения.

Лабораторная работа № 9

Задание

Найти решение дифференциального уравнения

Составить таблицу значений аргумента и функции при условии, что изменяется на интервале с шагом и при известных начальных условиях . Построить график решения дифференциального уравнения.

Лабораторная работа № 10

Задание

Решить систему нелинейных уравнений

Лабораторная работа № 11

Задание

Вычислить интеграл

при a = 0и b = 1.

Метод прямоугольников

Разбиение интервала интегрирования на n частей приводит к возможности рассмотрения площадей криволинейных трапеций на каждом небольшом отрезке . Учитывая малую величину шага разбиения , площадь такой фигуры можно считать приближенно равной площади прямоугольника со сторонами и h (рис.20).

Рис.20. Графическая интерпретация метода прямоугольников

Y ₀

0 x ₀ =a x ₁ x ₂_…. x_ix_i _+1… x_n=b

Y ₁

Y=F (x)

Y ₂

Y_i

Y_i+ ₁

Y_n

Суммирование значений таких площадей позволяет получить формулу "левых" прямоугольников

Метод трапеций

Замена интеграла

на каждом элементарном участке площадью трапеции с основаниями
и высотой h приводит после суммирования к следующей формуле

Метод Симпсона (парабол)

Разбиение промежутка на четное число отрезков позволяет на каждой паре отрезков заменить подынтегральную функцию параболой .

Площадь фигуры, ограниченной сверху параболой, считается по формуле

Суммирование таких интегралов (площадей, ограниченных параболами)

приводит к более точной, чем предыдущие, формуле

Решение

1. Оформите лист Excel следующим образом (рис. 21):

	A	B	C	D	E	F	G
1
2	Вычислить интеграл при a = 0 и b = 1.
3	a	b	h	m	*Методы:*
4	0	1	0,0625	16	прямоугольников	трапеций	Симпсона
5		x	f(x)
6		0	1
7		0,125	0,06066
…
22		1	1,73205

Рис. 21. Шапка таблицы

2. Введите формулы:

в ячейку С4: = (B4– A4)/D4;

в ячейку В6: =А4;

в ячейку С6: =КОРЕНЬ(2*В6+1),

определяющие значение подынтегральной функции.

3. Введите формулу

в ячейку B7: =В6+$C$4.

Затем заполните столбец В с помощью маркера автозаполнения.

4. Затем выделите ячейку С6, и проделайте то же самое в столбце С.

Рис. 22. Результаты вычисления интеграла различными способами

5. В ячейки E5, F5 и G5 введите следующие формулы:

E5: = C4*CУММ (С6:С22);

F5: = C4*((C6+C22)/2+CУММ (С6:С21);

G5: = C4/3*((C6+4*(C7+C9+C11+C13+C15+C17+C19+C21)+

2*(С8+c10+c12+c14+c16+c18+c20)+c22).

Результаты вычисления интеграла представлены на рис. 22.

Лабораторная работа №12

Задание

Определить все корни уравнения

при a = 1; b = – 5,5; c = – 50; p = 112,5.

Лабораторная работа № 13

Задание

Решить систему линейных алгебраических уравнений вида

где А – матрица коэффициентов размера 3 × 3, А;

В – вектор-столбец правых частей размера 3 × 1, В.

Лабораторная работа № 14

Решение задачи линейной оптимизации (производственный план)

Задание

На металлургическом предприятии используется три типа оборудования (травильный агрегат, прокатный стан и печи отжига) для выпуска проката трёх видов: А, В и С.

Загрузка указанного оборудования на 1 т проката каждого вида, общее время работы оборудования, объём выпуска и стоимость проката (в условных единицах) каждого вида приведены в табл.1.

Таблица 1

Тип оборудования

Фонд полезного

Времени работы (час/месяц)

Травильный агрегат

0,083

0,104

624

Прокатный стан

0,067

0,100

0,083

416

Печи отжига

3,500

2,800

0,000

2766

Стоимость 1 т проката

35,00

25,00

40,00

Выпуск, не более, (т)

250,00

1250,00

1500,00

Требуется определить программу выпуска проката, при которой ежемесячный общий выпуск проката в денежном выражении был бы максимальным.

Лабораторная работа № 15

Парная регрессия

Задание

На основании данных для соответствующего варианта:

1. Построить предложенные уравнения регрессии, включая линейную регрессию.

2. Вычислить индексы парной корреляции для каждого уравнения.

3. Проверить значимость уравнений регрессии и отдельных коэффициентов линейного уравнения.

4. Определить лучшее уравнение регрессии на основе средней ошибки аппроксимации.

Пример выполнения работы

Построить уравнение регрессии между выходной толщиной h ₁ и входной толщиной h ₀ холоднокатаной полосы. Значения толщин x = h ₀ и y = h ₁ даны в таблице 2.

Регрессионный анализ в Excel невероятно прост. Как только данные представлены в графическом виде, регрессия выполняется с помощью нескольких щелчков мыши, поэтому регрессия с использованием прямой часто применяется, несмотря на то, что зависимость между переменными не линейная, а более сложная.

Сформулируем практическое правило: всегда следует строить диаграмму, на которой представлена кривая регрессии и данные, чтобы можно было визуально оценить степень совпадения. В том случае, когда регрессия проводится с помощью линии тренда, кривая регрессии автоматически добавляется на диаграмму с соответствующими данными.

Таблица 2

x_i ·10^-2	71	78	84	92	87	85	86	91	93	93	90	85	81	80	78	84	82	85	82	80
y_i ·10^-2	46	50	54	54	52	50	49	53	57	59	56	53	50	48	50	54	55	55	54	54

1. Подготовьте начальный рабочий лист с исходными данными (рис. 32), постройте точечную диаграмму.

2. При построении на диаграмме линии тренда Excel автоматически находит значения коэффициентов a и b, а также квадрат коэффициента корреляции (достоверность аппроксимации) R2.

3. Уравнение линии тренда и значение R2 по умолчанию на диаграмме не отображаются. Чтобы отобразить эту информацию, следует в нижней части диалога Параметры линии тренда поставить флажки в параметрах:

þ показывать уравнение на диаграмме;

þ поместить на диаграмме величину достоверности аппроксимации (R2).

Рис. 32. Исходные данные и точечная диаграмма

4. Щелкните правой кнопкой мыши на любом из маркеров данных и вконтекстном меню выберите команду Добавить линию тренда... (рис. 33).

Рис. 33. Контекстное меню

5. В диалоговом окне Параметры линии тренда выберите тип диаграммы Линейная (рис. 34).

6. Отобразите уравнение кривой регрессии на диаграмме, и величину достоверности аппроксимации (R ²).

Рис. 34. Параметры линии тренда

7. Как видно из диаграммы (рис. 35), уравнение регрессии имеет вид

y = 0,4108· х + 18 с достоверностью аппроксимации R ² = 0,5223.

Рис. 35. Линейная модель

8. Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации, предварительно сформировав в столбце С массив значений . Для этого введите следующие формулы:

в ячейку С2: = 0,4108*А2 + 18;

в ячейку D2: =ABS((B2 – D2)/B2 (рис. 36).

Рис. 36. Расчёт модельных значений и относительной ошибки

9. В ячейку D25 введите формулу: =1/20*D22*100 (рис. 37).

Получаем: R ² = 0,5223, = 3,53%. Построенное уравнение регрессии считается удовлетворительным, поскольку значение не превышает 10-12%.

Рис. 37. Расчёт средней ошибки аппроксимации для линейной модели

10. Рассчитайте F _факт и F _табл. Для этого в ячейки D27 и D28 введитеследующие формулы:

D27: = КОРРЕЛ(A2:A21;B2:D21)^2/(1 -КОРРЕЛ(A2:A21;B2:D21)^2)*18;

D28: = FРАСПОБР(0,05;1;18). Получаем F _факт=19,6809, F _табл=4,413873.

Так как F _ma_6л< F _факт, то H ₀ - гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность (рис. 37).

Поскольку идеальной аппроксимации соответствует величина R ² = 1, можно сделать вывод, что прямая линия не описывает зависимости идеально. Нужно попытаться подобрать другую кривую регрессии, обладающую некоторой кривизной.

Рис. 38. Расчёт фактического и табличного значения F-критерия Фишера

11. Рассчитаем параметры полиномиальной и экспоненциальной модели. Результаты моделирования и расчётов приведены на рис. 39 и 40.

12. В ячейку G2 введите формулу: = - 0,0036*А2^2 + 1,0193*A2 - 7,3346.

Видно, что лучше всего экспериментальные данные описывает линейная зависимость, т.к. у линейной регрессии величина минимальна.

Рис. 39. Параметры экспоненциальной аппроксимации

Рис. 40. Параметры параболической аппроксимации

Лабораторная работа № 16

Множественная регрессия

Задание

На основании данных для соответствующего варианта:

1. Отобрать значимые аргументы для построения уравнения регрессии.

2. Построить уравнение линейной регрессии.

3. Определить коэффициент множественной корреляции.

4. Проверить значимость уравнения при уровнях значимости 0,05 и 0,01.

Таблица А

Регрессионная статистика

Множественный R 0,77277722 R-квадрат 0,597184632 Нормированный R-квадрат 0,566198834 Стандартная ошибка 7,768366105 Наблюдения 29

Рис. 43. Регрессионная статистика

Дисперсионный анализ										Таблица Б
		df		SS	MS		F			Значимость F
Регрессия		2		2 326,14	163,07		19,27			7,35154E-06
Остаток		26		1 569,04	60,35
Итого		28		3 895,17

Рис. 44. Дисперсионный анализ
Таблица В
	Коэффи-циенты		Стандарт ная ошибка			t- статистика		P- Значение	Нижние 95%		Верхние 95%
у-пересечение	92,585		8,35			11,09		2,3E-11	75,42		109,75
х2	1,761		0,55			3,22		0,0034	0,64		2,89
хЗ	0,397		0,13			2,95		0,0066	0,12		0,67

Рис. 45. Коэффициенты уравнения

6. Из таблицы В следует, что уравнение регрессии имеет вид

ŷ = 92,585 + 1,761· х₂ + 0,397· х₃.

7. Коэффициент множественной корреляции определяется из таблицы А:

8. Проверка значимости уравнения регрессии основана на использовании F -критерия Фишера. Фактическое значение критерия берётся из таблицы Б, то есть F _факт =19,27.

9. Для определения табличных значений используйте встроенную функцию {=FРАСПОБР(α; k ₁; k ₂)}.

10. Задайте параметры k ₁ = 2; k ₂ = 29-2 -1= 26; α = 0,05 и α = 0,01. Получите F _{факт.0,05} = 3,369, F _{факт.0,01} = 5,526. Откуда следует, что уравнение регрессии значимо и при α = 0,05 и при α = 0,01.

Библиографический список

1. Шанченко, Н. И. Эконометрика: лабораторный практикум [Текст]:учеб.-метод. пособие/ Н. И. Шанченко – Ульяновск: УлГТУ, 2004. – 79 с.

2. Гарнаев, А.Ю. Использование MS Excel, VBA в экономике и финансах[Текст]: / А.Ю. Гарнаев.– СПб.: БХВ – Петербург, 1999.– 336 с.

3. Гвозденко, Н.П. Программирование на VBA [Текст]: методические указания к лабораторно-практическим занятиям на ПЭВМ (для технических специальностей) / Н.П. Гвозденко, С.А. Суслова. Липецк: ЛГТУ, 2005. – 36 с.

4. Гвозденко, Н.П. Программирование на VBA [Текст]: Сборник заданий к лабораторно-практическим занятиям на ПЭВМ (для технических специальностей) / Н.П. Гвозденко, С.А. Суслова. – Липецк: ЛГТУ, 2007. – 64 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Таблица 1

Варианты заданий к лабораторным работам №1, 2,3

№ вар.	Функция Y	Параметры			Границы интервала [		Шаг
№ вар.	Функция Y	a	b	c			Шаг
1	2	3	4	5	6	7	8
1		4	2	0,6	1	20	1,5
2		4	2	1,2	0,6	2	0,10
3		0,43	9	6	0,1	3	0,32
4		0,2	6	8	-2	3	0,51
5		8	2	4	-1	1,5	0,10
6		1,2	12	0,58	0,2	1,5	0,12
7		0,3	2	4	0,1	2	0,32
8		1	2	0,34	0,1	2	0,15
9		0,56	2	5	1	10	1,0
10		1,2	4	8	-0,5	3	0,25
11		8	2	0,1	-1	2	0,15
12		0,32	2	0,1	0,1	2	0,10
13		1,5	0,64	2	-1	1	0,32
14		0,3	1	3	0,1	6	0,51
15		0,3	1	1	0,1	10	1,0
16		112,5	5,5	30	-1	5	0,25

Окончание табл. 1
1	2	3	4	5	6	7	8
17		10	2	1,34	0,1	3	0,32
18		1,8	0,2	0,3	5	20	2,5
19		12	5	6	-1	3	1,0
20		9,2	3	2	1	3	0,25
21		1	8	-1	-4	3	0,72
22		20	4	1	0,01	1,5	0,15
23		5	1,8	2	-1	1,5	0,12
24		5	4	2	0,05	2	0,5
25		5	2	1	-1	2	0,20
26		2	16	4	0,3	10	1,25
27		15	10	4	0,01	3	0,15
28		1	8	3,52	0,1	2	0,12
29		0,3	1	3	0,1	2	0,1
30		1,5	2	1	-2	1	0,1

Таблица 2

Варианты заданий к лабораторной работе №4

№ вар.

Правая часть дифференциального уравнения у ´ = f (x, y)

Интервал [ a; b ]

Число отрезков n

Начальное условие у (а)

0,1; 1,5

2,1

0,1; 2

1,0

Продолжение табл. 2
1	2	3	4	5
3		5; 10	50	1,0
4		0; 0,5	50	2,0
5		0; 2	100	0
6		0; 1	100	1,0
7	x + y	0; 1	50	1,0
8	x² + y²	0; 1	100	0,1
9		1; 2	100	π/4
10	2xy + xy²	1; 2	50	3/2
11	2 x + Cosy	1; 2	100	0
12		0; 2	100	0
13		1; 2	50	0
14		1; 2	100	0
15		π; 2π	50	2
16		0; 1	100	0
17		0; 1	100	-1
18		0; 1	50	0

Окончание табл. 2
1	2	3	4	5
19		0; 1	50	0
20		0; 1	100	0
21		0; 1	100	0
22		1,6; 4	120	2,9
23		0,6; 4,2	130	0,8
24		1,6; 5,2	78	4,6
25		1,8; 4,2	60	2,6
26		0,8; 5	55	3,8
27		1,8; 4,6	70	4,5
28		3; 8,6	70	6,1
29		0,8; 4,4	90	1
30		0,3; 3,1	70	0,2