Лабораторная работа №1 Создание классификационных справочник основных средств, готовой продукции, товарно-материальных ценностей

38 суретте Линии тренда командасының орындалу нәтижесі көрсетілген.

Регрессия теңдеуінен табылған коэфиценттері негізінде зерттелініп отырған у-тің теориялық мағынасын аңықтауға болады. С2 ұяшығындағы у теориялық мағынасын есептеу, мұнда х А2- ден формула бойынша

=$D$2*A2+$E$2

Бірақ белгіленген нүктеде у-тің теориялық мағынасын сызықтық моделдің коэффиценттерін аңықтамай, ПРЕДСКАЗ функциясы арқылы табуға болады.

Синтаксис:

ПРЕДСКАЗ(t; белгілі_мағыналар_у; белгілі_мағыналар_х).

Аргументы:

t – мағынасы болжанатын, берілгендер нүктесі;

белгілі_мағына_у – зерттеліп отырған тәуелді көрсеткіштердің белгілі мағыналарының массиві;

белгілі_мағына_х - зерттеліп отырған тәуелсіз көрсеткіштердің белгілі мағыналарының массиві. Егер белгілі_мағына_х аргументі түсірілсе, онда бұл массивтің {1; 2; 3; ...} көлемі белгілі_мағына_у массиві сияқты деп болжанады.

Мысалы, 20 суреттегі С2 ұяшығындағы теориялық мағынаны келесі формуламен аңықтауға болады

=ПРЕДСКАЗ(А2;$В$2:$В$7;$А$2:$А$7).

ТЕНДЕНЦИЯ функциясы тәуелсіз айнымалылардың бүтін диапозондарына арналған сызықтық регрессия теңдеуінің мағынасын есептейді. Регрессияның көптік сызықтық моделі келесі түрде болады:

ТЕНДЕНЦИЯ (белгілі_мағына_у; белгілі_мағына_х; жаңа_мағына_х; конст).

Аргументтер:

белгілі_мағына_у – зерттеліп отырған тәуелді көрсеткіштердің белгілі мағыналарының массиві;

белгілі_мағына_х - зерттеліп отырған тәуелсіз көрсеткіштердің белгілі мағыналарының массиві. Егер белгілі_мағына_х аргументі түсірілсе, онда бұл массивтің {1; 2; 3; ...} көлемі белгілі_мағына_у массиві сияқты деп болжанады.

жаңа_мағына_х - новые значения х, для которых функция тенденция функциясы у-тің сәйкес мағыналарын қайтаратын, жаңа мағына х;

конст – логикалық мағына, ол b 0-ге тең болуын қарастырады. Егер конст аргументі истина мағынасында болса немесе түсірілген болса, онда b қарапайым түрмен есептеледі. Егер конст жалған мағынада болса, онда b 0-ге тең.

Егер көп сызықтық модель құрылса, онда белгілі_мағына_х және жаңа_мағына_х аргументтері әр тәуелсіз айнымалыға бағана немесе жол болу керек. Егер жаңа_мағына_х аргументі түсірілсе, онда ол белгілі_мағына_х аргументіне сәйкес келеді деп болжанады.

Синтаксис:

ЛИНЕЙН (белгілі_мағына_у; белгілі_мағына_х; конст; статистика).

Аргументтер:

белгілі_мағына_у – зерттеліп отырған тәуелді көрсеткіштердің белгілі мағыналарының массиві;

белгілі_мағына_х - зерттеліп отырған тәуелсіз көрсеткіштердің белгілі мағыналарының массиві. Егер белгілі_мағына_х аргументі түсірілсе, онда бұл массивтің {1; 2; 3; ...} көлемі белгілі_мағына_у массиві сияқты деп болжанады.

конст – логикалық мағына, ол b 0-ге тең болуын қарастырады. Егер конст аргументі истина мағынасында болса немесе түсірілген болса, онда b қарапайым түрмен есептеледі. Егер конст жалған мағынада болса, онда b 0-ге тең.

статистика – регрессияның қосымша статистикасын көрсетуін талап ететін, логикалық мағына, мысалы, корреляция коэффиценті. Егер статистика ИСТИНА мағынасында болса, онда ЛИНЕЙН функциясы қосымша регрессиялық статистиканы қайтарады. Егер статистика аргументі ЛОЖЬ мағынасына ие болса немесе түсірілген болса, онда ЛИНЕЙН функциясы коэффициенттер мағынасын ғана қайтарады.

Экспоненциалды трендтің мағынасын РОСТ функциясы арқылы болжауға болады.

Синтаксис:

РОСТ (белгілі_мағына_у; белгілі_мағына_х; жаңа_мағына_х; конст).

Аргументтер:

белгілі_мағына_у – зерттеліп отырған тәуелді көрсеткіштердің белгілі мағыналарының массиві;

белгілі_мағына_х - зерттеліп отырған тәуелсіз көрсеткіштердің белгілі мағыналарының массиві. Егер белгілі_мағына_х аргументі түсірілсе, онда бұл массивтің {1; 2; 3; ...} көлемі белгілі_мағына_у массиві сияқты деп болжанады.

жаңа_мағына_х - новые значения х, для которых функция тенденция функциясы у-тің сәйкес мағыналарын қайтаратын, жаңа мағына х;

конст – логикалық мағына, ол b 0-ге тең болуын қарастырады. Егер конст аргументі истина мағынасында болса немесе түсірілген болса, онда b қарапайым түрмен есептеледі. Егер конст жалған мағынада болса, онда b 0-ге тең.

Экспоненциалды моделдің параметрлер мағынасын ЛГРФПРИБЛ функциясының көмегімен табуға болады.

Синтаксис:

ЛГРФПРИБЛ (белгілі_мағына у; белгілі_мағына х; конст; статистика).

Аргументтер:

белгілі_мағына_у – зерттеліп отырған тәуелді көрсеткіштердің белгілі мағыналарының массиві;

белгілі_мағына_х - зерттеліп отырған тәуелсіз көрсеткіштердің белгілі мағыналарының массиві. Егер белгілі_мағына_х аргументі түсірілсе, онда бұл массивтің {1; 2; 3; ...} көлемі белгілі_мағына_у массиві сияқты деп болжанады.

конст – логикалық мағына, ол b 0-ге тең болуын қарастырады. Егер конст аргументі истина мағынасында болса немесе түсірілген болса, онда b қарапайым түрмен есептеледі. Егер конст жалған мағынада болса, онда b 0-ге тең.

статистика – регрессияның қосымша статистикасын көрсетуін талап ететін, логикалық мағына, мысалы, корреляция коэффиценті. Егер статистика ИСТИНА мағынасында болса, онда ЛИНЕЙН функциясы қосымша регрессиялық статистиканы қайтарады. Егер статистика аргументі ЛОЖЬ мағынасына ие болса немесе түсірілген болса, онда ЛИНЕЙН функциясы коэффициенттер мағынасын ғана қайтарады.

Одан басқа, бір сызықты экспоненциалды моделді графикалық түрде құруға болады, ол 36 суретте көрсетілген. 39-суретте ұсталынған автомобильдердің жетінші, сегізінші, және тоғызыншы аптадағы сатылуының нәтижелерінің трендтің экспонциалды теңдеуінің нәтижелері көрсетілген (есеп 32-суреттен).

В8:В10 ұяшықтар диапозоныңда сызықтық трендті құру формуласы енгізілген

{=ТЕНДЕНЦИЯ(В2:В7;А2:А7;А8:А10)}.

С2:С10 ұяшықтар диапозонында экспоненциалды тренд құру формуласы енгізілген

{=РОСТ(В2:В7;А2:А7;А2:А10)}.

Сызықтық және экспоненциалды тренд бір-бірімен тығыз байланысты. D2:D10 ұяшықтар диапозонында келесі формула енгізілген

{=ЕХР(ТЕНДЕНЦИЯ(LN(B2:B7);А2:А7;А2:А10))}.

{=ЛГРФПРИБЛ(В2:В7;А2:А7)},

бұл формула сызықтық және экспоненциалды моделдердің параметрлерін аңықтау үшін арналған.

27 суретте көрсетіліп тұрғандай, корреляция коэффицентінің квадраты 0,9723 тең, сондықтан, сызықтық модель нәтижелерді болжау үшін қолдануы мүмкін.

Нәтижелер электронды кестелер түрінде және ақпарат қозғалысының логикалық сұлбасы ретінде көрнектіледі.

1 Талдаудың корреляциялық және регрессиялық әдістерін қолдану шарттары

2 Корреляциялық талдаудың қысқаша сипаттамасы

3 Регрессиялық талдаудың қысқаша сипаттамасы

Зертханалық жұмыс туралы отчет МИ ГТГУ 4.01.1-05 сәйкес көрнектіледі.

1. 
   Гарнаев А. Использование MS Excel и VBA в экономике и финансах. – Киев - Москва - Санкт-Петербург, 2000.
   
2. 
   Компьютерные технологии в обработке информации / Под ред. Назарова С.В. – М. : Финансы и статистика, 2005.
   
3. 
   Информационные технологии в статистике / Под ред. А.Н. Романова, В.П. Божко. – М. : 2005.
   
4. 
   Николь Н., Альбрехт Р. Электронные таблицы Excel: Практическое пособие. – М. : 2004.