Файл: Практическая работа 1 Регрессионный и корреляционный анализ Вариант 24 N 5.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 08.11.2023

Просмотров: 162

Скачиваний: 3

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Практическая работа №1Регрессионный и корреляционный анализВариант №24

N=

5

 

Регрессии

Исходные данные

Линейная

Степенная

Экспоненц.

 

X(i)

Y(i)

Yп

Yc



1

10

65

65

91,89143

69,94958

2

20

95

95

183,78287

90,55191

3

30

125

125

275,67430

117,22226

4

40

155

155

367,56573

151,74786

5

50

185

185

459,45717

196,44232
Вспомогательные величины:

Сумма X(i)

Сумма Y(i)

Сумма X(i)*Y(i)

Сумма X(i)^2

Сумма Y(i)^2



150

625

21750

5500

87125

















Сумлог X(i)

Сумлог Y(i)

Сумпрлог XY

Сумквлог X(i)

Сум X*lnY

Сумквлог Y(i)

16,300417

23,820359

78,702865

54,756209

740,425619

114,164169

Параметры:

Коэффиц.

Линейная

Коэффиц.

Степенная

Экспоненц.

a=

3

B1=

0,6478

0,0258

b=

35

B0=

14,1852

54,0347
Расчет вспомогательных величин:

Лог X(i)

Лог Y(i)

ПрЛог XY

КвЛог X(i)

X*lnY

КвЛог Y(i)

2,30258509

4,17438727

9,6118819

5,30189811

41,7438727

17,42550908

2,99573227

4,55387689

13,64219597

8,974411855

91,07753783

20,73779474

3,40119738

4,82831374

16,42204804

11,56814363

144,8494121

23,31261355

3,68887945

5,04342512

18,60458729

13,60783163

201,7370047

25,43613691

3,91202301

5,22035583

20,42215208

15,30392399

261,0177913

27,25211494
Диаграмма:Практическая работа №2Линейное программированиеВариант №51.

X1

X2




7

1

1




2










5

2.3.

X1

X2




3

0,6

0




-2,4










1,2
Практическая работа №3Транспортная задачаВариант №41.

 

A1

A2

A3

B1

20

30

40

B2

30

20

30

B3

40

50

20

B4

40

10

60
2.3.

 

A1

A2

A3

 

B1

20

0

0

20

B2

0

30

0

30

B3

10

0

20

30

B4

0

10

0

10

 

30

40

20

1900

Практическая работа 4Прогнозирование цен фьючерсных контрактов на акции компанииВариант №12

  1. Переносим исходные данные в таблицу
    Таблица 3.1

месяц/год

1

2

3

4

5

январь

14,81

30,87

40,43

47,04

52,14

февраль

26,17

41,95

51,10

57,95

62,83

март

32,99

48,75

58,43

64,80

69,99

апрель

37,10

52,84

62,29

69,08

73,91

май

39,47

55,45

64,79

71,42

76,63

июнь

39,41

55,64

64,81

71,30

76,44

июль

38,09

53,94

63,24

69,78

75,15

август

35,00

51,14

60,32

66,94

71,90

сентябрь

30,92

47,00

56,25

63,00

67,85

октябрь

26,82

43,13

52,23

58,83

63,95

ноябрь

21,84

37,81

47,25

53,82

58,92

декабрь

16,96

32,99

42,45

48,93

53,94


  1. Рассчитываем среднее значение по каждому году
Таблица 3.2

1

2

3

4

5

29,97

45,96

55,30

61,91

66,97

  1. Построим график изменения средних значений объемов продаж

  1. Вычислим сезонную компоненту (волну), усредним значения по каждому месяцу.
Таблица 3.3

месяц/год

1

2

3

4

5

среднее

январь

-15,16

-15,09

-14,87

-14,87

-14,83

-14,96

февраль

-3,79

-4,01

-4,20

-3,96

-4,14

-4,02

март

3,03

2,79

3,13

2,89

3,02

2,97

апрель

7,14

6,88

6,99

7,17

6,94

7,02

май

9,51

9,49

9,49

9,51

9,66

9,53

июнь

9,45

9,68

9,51

9,39

9,47

9,50

июль

8,13

7,98

7,94

7,87

8,18

8,02

август

5,04

5,18

5,02

5,03

4,93

5,04

сентябрь

0,96

1,04

0,95

1,09

0,88

0,98

октябрь

-3,14

-2,83

-3,07

-3,08

-3,02

-3,03

ноябрь

-8,12

-8,15

-8,05

-8,09

-8,05

-8,09

декабрь

-13,01

-12,97

-12,85

-12,98

-13,03

-12,97