Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника 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 |
Приклад використання множинної лінійної регресіїСодержание книги
Похожие статьи вашей тематики
Поиск на нашем сайте Припустимо, що забудовник оцінює вартість групи невеликих офісних будинків у традиційному діловому районі. Забудовник може використовувати множинний регресійний аналіз для оцінки ціни офісного будинку в заданому районі на основі наступних змінних. y - оцінна ціна будинку під офіс; x1 - загальна площа у квадратних метрах; x2 - кількість офісів; x3 - кількість входів (0,5 входу означає вхід тільки для доставки кореспонденції); x4 - час експлуатації будинку в літах. У цьому прикладі передбачається, що існує лінійна залежність між кожної незалежної змінною (x1, x2, x3 і x4) і залежною змінної (y), тобто ціною будинку під офіс у даному районі. Вихідні дані показані на малюнку.
У підсумку ми одержали наступну математичну модель: y = 52318 + 27,64*x1 + 12530*x2 + 2553*x3 - 234,24*x4. Тепер забудовник може визначити оцінну вартість будинку під офіс у тому ж районі. Якщо цей будинок має площу 2500 квадратних метрів, три офіси, два входи й час експлуатації - 25 років, можна оцінити його вартість, використовуючи наступну формулу: y = 27,64*2500 + 12530*3 + 2553*2 - 234,24*25 + 52318 = 158 261 у.є. У регресійному аналізі найбільш важливими результатами є:
На t -статистику варто зупинитися особливо. Дуже часто при побудові регресійної моделі невідомо, як впливає той або інший фактор x на y. Включення в модель факторів, які не впливають на вихідну величину, погіршує якість моделі. Обчислення t -статистики допомагає виявити такі фактори. Наближену оцінку можна зробити так: якщо при n >> k величина t -статистики за абсолютним значенням істотно більше трьох, що відповідає коефіцієнт варто вважати значимим, а фактор включити в модель, інакше виключити з моделі. Таким чином, можна запропонувати технологію побудови регресійної моделі, що складає із двох етапів: 1) обробити пакетом " Регресія " всі наявні дані, проаналізувати значення t -статистики; 2) видалити з таблиці вихідних дані стовпці з тими факторами, для яких коефіцієнти незначимі й обробити пакетом " Регресія " нову таблицю. Для приклада розглянемо змінну x4. У довіднику по математичній статистиці t -критичне з (n - k -1)=6 степенями свободи і довірчою ймовірністю 0,95 дорівнює 1,94. Оскільки абсолютна величина t, рівна 17,7 більше, ніж 1,94, строк експлуатації - це важлива змінна для оцінки вартості будинку під офіс. Аналогічним очином можна протестувати всі інші змінні на статистичну значимість. Нижче приводяться спостережувані t -значення для кожної з незалежних змінних:
Всі ці значення мають абсолютну величину більшу, ніж 1,94; отже, всі змінні, використані в рівнянні регресії, корисні для пророкування оцінної вартості будинку під офіс у даному районі. Пошук розв’язку Excel має кілька програм-надбудов, що виконують розв’язання різних задач. Однієї з надбудов є " Пошук розв’язку ", що дозволяє вирішувати оптимізаційні задачі в Excel. Найчастіше це задачі лінійного програмування (ЛП). Загальне формулювання задачі ЛП: знайти невід’ємний розв’язок X системи лінійних рівнянь AX=B, при якому цільова функція f=CX приймає максимальне (мінімальне) значення, де A - матриця коефіцієнтів; B - об'єми ресурсів. Економічний зміст системи AX=B полягає в завданні обмежень на ресурси, що витрачаються. Економічний зміст цільової функції f=CX полягає в максимальному прибутку або мінімальній собівартості, що одержується від оптимального розв’язку X. Наприклад, якщо X - вектор об'ємів випуску продукції, а С - вектор прибутку, що одержується від одиниці кожного виду продукції, то f - сумарний прибуток від випуску всієї продукції. Розглянемо роботу надбудови " Пошук розв’язку " на прикладі задачі про раціон годівлі тварин. Потрібно скласти такий раціон годівлі тварин трьома видами корму, при якому вони одержать необхідну кількість живильних речовин A і B і собівартість кормів буде мінімальна. Ціни кормів, необхідне кількість живильних речовин і їхній зміст у кожному кормі показані в таблиці.
Якщо позначити X=(x1, x2, x3) — шукана кількість кормів, то задача ЛП формулюється так: Знайти розв’язок X системи
при якому цільова функція
приймає мінімальне значення. Математичне формулювання задачі необхідно оформити у вигляді таблиці, що показує основні залежності.
Виклик програми пошуку розв’язку виконується через меню "Сервіс\Пошук розв’язку...". У вікні, що відкрився, "Пошук розв’язку" необхідно встановити наступні параметри:
Для запуску програми необхідно у вікні "Пошук розв’язку" натиснути кнопку "Виконати". Результати обчислень будуть записані в змінювані комірки таблиці. У підсумку таблиця повинна мати такий вигляд.
|
||||||||||||||||||||||||||||||
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-04-26; просмотров: 594; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 216.73.217.128 (0.007 с.) |