Файл: Курсовая работа по дисциплине Информатика.docx

, для этого отнимем от единицы отношение суммы остатка деленную на сумму полную.


Рисунок 9 - Расчеты для уравнения общего вида. Нахождение коэффициентов.


Рисунок 10 - Расчеты для уравнения общего вида. Решение матрицы. Нахождение коэффициентов.


Рисунок 11 - Расчеты для уравнения общего вида. Нахождение коэффициентов. Режим отображения формул.



Рисунок 12 - Расчеты для уравнения общего вида. Нахождение коэффициентов. Режим отображения формул.

А			В
25	27706,0		68805,66
27706,0	30757990,0		77672110,8
А^(-1)
23,17311	-0,020873734		а1=	-26866,06237
-0,02087	1,8835E-05		а2=	26,72551863

---

Рисунок 13 - Решение матрицы.

А			В
=A27	=B28		=C28
=B28	=D28		=E28
А^(-1)
=МОБР(B32:C33)__=МОБР(B32:C33)'>=МОБР(B32:C33)	=МОБР(B32:C33)		а1=	=МУМНОЖ(B36:C37;E32:E33)
=МОБР(B32:C33)	=МОБР(B32:C33)		а2=	=МУМНОЖ(B36:C37;E32:E33)

Рисунок 14 - Решение матрицы. Режим отображения формул.

---

2.3. Произведение расчетов с помощью графика и линии тренда таблично заданной функции средствами табличного процессора Microsoft Excel

Для первого графика (с помощью вставка - точечная диаграмма) выбираем значения X и Y. Обозначаем оси, выбираем линию тренда. В работе с диаграммами - конструктор, выбираем формат линии тренда. Ставим галочки на нужные пункты (рис 8), выбираем цвет и тип линий. Программа автоматически выдаст коэффициент уравнение функции.



Рисунок 15- Настройка параметров линии тренда.

Те же действия производим со значениями Z и Y



Рисунок 16 - Готовый график исследования.

2.4 Вычисление прогнозного значения

Находим X прогнозное. Для этого при помощи функции максимального значения от X и дальнейшего его произведения на разницу максимального и минимального значения X находим нужное выражение.

Записываем значения коэффициентов из специализированного уравнения и общего. Для этого находим Y прогнозное для специализированного уравнения: коэффициент с умножаем на разность . -1000. И общего : умножаем на и добавляем .Вычисляем разницу абсолютную, для этого от общего отнимаем специализированное. После чего относительную разницу делим на и получаем разницу абсолютную.

Вычисление прогнозного значения
	x_прогноз	1159
	Коэффицент			Разница
	а1	а2 или с	y_прогноз	абсолютная	относительная, %
специализированное		25,63	4074,59	34,23	0,84%
общее	-26866,0624	26,7255	4108,81

---

Рисунок 17 – Вычисление прогнозных значений и разницы - абсолютной и относительной.


Рисунок 18 – Вычисление прогнозных значений и разницы - абсолютной и относительной. Режим отображения формул

---

3. Расчеты для определения коэффициентов зависимости и

с использованием MathCAD

Для ввода данных используется команда ►Вставка► Компонента из главного меню MathCAD. Будет запущен Мастер (специальная программа), который обеспечит выполнение всей процедуры ввода, результат ввода будет находиться в двумерном массиве W. Далее эти данные (по столбцам) присваиваем одномерным массивам X и Y, с которыми выполняем все дальнейшие операции.



Рисунок 19 - Решение задачи. Подготовка данных и запуск Мастера Компонентов для ввода данных в системе MathCAD.

Определяем начальный индекс с помощью ORIGIN. Вбиваем количество наблюдений используя rows. Устанавливаем пределы изменения индекса векторов: присваиваем значения от 1 до N (количество наблюдений). Эмпирические данные раскладываем по отдельным “векторам”- массивам X и Y. Выводим исходные данные, образуются два массива X и Y.



Рисунок 20 - Создание двумерного массива.



Рисунок 21 - Операции с массивом W.

Вычисляем некоторые характеристики эмпирических данных:

1. 
   Вычисляем с помощью функции mean
   
2. 
   Вычисляем сумму всех значений равных Y-
   
3. 
   Находим минимальное и максимальное значение X помощью функции min и max
   
4. 
   Устанавливаем размах величины X, равный разности максимального и минимального значений X.
   
5. 
   Вычисляем прогнозное значение X ,при значении которого в дальнейших действиях вычислим . Для этого вычислим произведение X максимального на размах X.
   
6. 
   Находим коэффициент корреляции между величинами X и Y используя функцию corr(X,Y).
   

---