Спосіб 2. Побудова графіка та застосування контекстного меню 1 страница
Хід роботи:
§ виділити за допомогою миші вихідні дані, тобто стовпчик значень y i ;
§ побудувати графік емпіричної лінії тренду (за допомогою майстра діаграм). Тип графіку – Line (График);
§ стати мишкою на емпіричній лінії тренду і натиснути праву клавішу;
§ у контекстному меню, яке появиться на екрані, вибрати пункт Add TrendLine ( Добавить линию тренда );
§ серед запропонованих ліній тренду вибрати Polinomial (Полиномиальная) і задати степінь = 2 ;
§ у підпункті контекстного меню Option ( Параметры ) виділити такі функції:
o Display equation on chart (Показывать уравнение на диаграмме),
o Display R - square value (Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R 2 ));
§ на екрані появиться графік теоретичної лінії тренду, шукане рівняння тренду та значення коефіцієнту детермінації, яке вказує на довіру до знайденого рівняння тренду.
2.2. Оцінку (прогноз) середнього значення показника у на наступні 2 періоди часу знаходимо:
де
;
де
.
2.3.Значення параметру у параболічній моделі тренду (**) показує, що в початковий момент часу (при t =0) очікується збільшення показника у на а 1одиниць за 1 період часу (рік, квартал, чи місяць).
Значення параметра показує, що збільшення економічного показника у в початковий момент часу відбувається з прискоренням, рівним а 2 одиниць .
Значення в моделі тренду (**) економічної інтерпретації не має.
ВИКОРИСТАННЯ ВБУДОВАНИХ ФУНКЦІЙ У ВИКОНАННІ ЛАБОРАТОРНИХ РОБІТ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Усі лабораторні завдання курсу „Економетрія розв язуються з використанням персонального комп ютера (ПК). Однією з найбільш орієнтованих під економічні розрахунки є програма EXCEL , яку взято за базову для проведення лабораторних занять.
ФУНКЦІЇ ДЛЯ РОБОТИ З МАТРИЦЯМИ
EXCEL надає кілька функцій для роботи з матрицями, які належать до категорії " Math&Trig" ("Математические").
Перед виконанням функцій над матрицями завжди потрібно резервувати (виділяти) певну кількість комірок для виведення результату.
MINVERSE( Array ) або МОБР( масив ) – функція знаходження оберненої матриці :
· перед використанням функції Minverse знаходження оберненої матриці розмірністю n ? n потрібно зарезервувати (виділити) діапазон комірок ( n рядків і n стовпців), тобто резервується така кількість комірок, яка співпадає із розміром вихідної матриці;
· на панелі інструментів активізувати піктограму майстра фу нкцій f x ;
· серед запропонаваних типів функцій вибрати тип " Math&T rig " ;
· у запропонованому переліку вибрати функцію " Minverse ";
· з'явиться діалогове вікно вводу масиву;
· виділити вихідну матрицю і натиснути ОК;
· у резервованих комірках в лівому верхньому куті з'являється число;
· щоб показати всі числа матриці, потрібно натиснути таку послідовність клавіш: F2, Ctrl+Shift+Enter.
MMULT( Array 1; Array 2 ) або МУМНОЖ( масив 1; масив 2 ) – функція множення матриць , які містяться в масивах. Результат – це масив з таким самим числом рядків, як і масив 1 і таким самим числом стовпців, як і масив 2. Тобто при множенні матриць розміром n ? m i m ? k потрібно виділити n? k комірок. Далі виконати таку послідовність дій:
· f x ® Math & Trig ® MMult ;
· у діалоговому вікні ввести масиви матриць;
· для виведення всього результату на екран натиснути:
F2, Ctrl+Shift+Enter.
MDETERM (Array )або МОПРЕД( масив ) обчислює визначник матриці. Матриця записується у масиві.
TRANSPOSE ( array )або ТРАНСП(масив) – функція знаходження транспонованої матриці . Транспонування полягає в тому, що перший рядок вихідного масиву стає першим стовпцем нового масиву, а другий рядок – другим його стовпцем і т.д.
Перед транспонуванням масиву n ? m потрібно зарезервувати m ? n комірок. Далі:
· f x ® Look & Reference (Ссылки и массивы) ® Transpose (Трансп) ;
· у діалоговому вікні ввести масив вихідної матриці і ОК;
· для виведення всього результату на екран натиснути:
F2, Ctrl+Shift+Enter.
Приклад :
Як приклад роботи з матрицями розглянемо операцію множення матриці (А1:С4) з матрицею (Е1:Е3) розміром 4 ? 3 і 3 ? 1.
Перш ніж звернутися до майстра функцій, потрібно виокремити область, де міситиметься результат множення (G1:G4). Ця область матиме стільки ж рядків, скільки й перша вхідна (у даному прикладі – 4), і стільки ж стовпців, скільки друга (у прикладі – 1). Далі в розділі Майстер функцій вибираємо функцію М Mult із категорії Math & Trig і вводимо вихідні матриці. Після виконання з явиться перший елемент матриці-результату. Для появи інших натиснемо спочатку F2, а потім одночасно Ctrl+Shift+Enter. СТАТИСТИЧНІ ФУНКЦІЇEXCEL . AVERAGE( number 1; number 2; … ) або СРЗНАЧ( число 1; число 2;.. .). Це функція обчислення середнього арифметичного. f x ® Statistical ® Average . VAR( number 1; number 2; … ) або ДИСП( число 1; число 2; ...) (. Ця функція обчислює дисперсію випадково взятих п чисел, причому їх кількість не може перевищувати 30. Функція ДИСП передбачає, що елементи є вибіркою з генеральної сукупності. Якщо дані являють собою більшу сукупність, потрібно використовувати функцію ДИСПР. f x ® Statistical ® Var . STDEV( number 1; number 2; … ) або КВАДРОТКЛ( число 1; число 2;. ..) – сума квадратів відхилень точок даних від їх середнього. Кількість аргументів має не перевищувати 30. Можна використовувати масив чи посилання на масив замість аргументів, що відокремлені крапкою чи комою. f x ® Statistical ® Stdev . CORREL( array 1; array 2; … ) або КОРРЕЛ( масив 1; масив 2 ). Коефіцієнт кореляції між інтервалами клітинок „масив 1 та „масив 2 . Застосовується для визначення щільності лінійного зв язку між двома показниками. f x ® Statistical ® Correl . LINEST( known_y; known _ x ; const ; statistica ) або ЛИНЕЙН( відомі_значення_у; відомі_значення_х; конст; статистика ). Ця функція застосовує метод найменших квадратів, щоб визначити оцінки параметрів b лінійної регресії: Функція може додатково обчислювати регресійну статистику. „ Відомі_значення_у – множина значень у . Якщо масив у має один стовпець, то кожний стовпець масиву „відомі_значення_х інтерпретується як окрема змін н а. Якщо масив „відомі_значення_у має один рядок, то кожний рядок „відомих_значень_х" інтерпретується як окрема змінна. „ Відомі_значення_х – множина значень х, що враховує або одну (парна регресія), або кілька змінних (множинна регресія). Якщо „відомі_значення_хпропустити, то вважається, що це масив {1;2;3;...} такого самого розміру, як п „відомих_значень_у . „ Конст – логічне значення. Якщо „конст" має значення „ ложь або" false ", то b 0 беруть таким, що дорівнює нулю; значення b 0 добирають так, щоб виконувалась рівність Y=X B (модель без вільного члена). Якщо „конст має значення „истина , то b 0 обчислюється традиційно (модель з вільним членом). „ Статистика – логічне значення, яке вказує, чи потрібно обчислювати додаткову статистику за регресію. Якщо „статистика має значення „ истина або " true " , то функція ЛИНЕЙН обчислює додаткову регресійну статистику у вигляді масиву:
де Ступінь свободи дорівнює ( п-т) , де п – кількість спостережень, т – кількість параметрів моделі; це значення необхідне для визначення табличного значення F-критерію; Якщо статистика має значення „ ложь чи її пропустити, то функція ЛИНЕЙН обчислює лише коефіцієнти Результат з явиться на екрані після послідовного натискання таких клавіш: F2, Ctrl+Shift+Enter. |
ПИТАННЯ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЮ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1. Економетрія – це наука ...
2. Лінійна парна регресія – це скільки факторна модель?
3. Множинна лінійна регресія – це ...
4. Парна лінійна регресія описується ...
5. Якщо R=0,95 для регресії ![]() ![]() ![]() ![]() | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ДОДАТКИ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Додаток 1
Дані для виконання лабораторної роботи № 1
" Парна лінійна регресія ":
Y – прибуток фірми, X – інвестиції (в тис. у.о.).
Дані згідно варіанту вибираються студентом відповідно до номера у списку групи.
Дата добавления: 2016-03-15; просмотров: 650; |
Генерация страницы за: 0.014 сек.