Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Решение задачи регрессионного анализа с помощью пакета Microsoft Excel (РАНХ и ГС)

Работа №45201

Тип работы

Курсовые работы

Предмет

информатика

Объем работы25
Год сдачи2019
Стоимость450 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
479
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
1 Основные сведения о регрессионном анализе 6
1.1 Математическое моделирование и сфера его применения 6
1.2 Регрессионный анализ и модель множественной регрессии 9
2 Решение задачи регрессионного анализа с использованием специализированных пакетов 17
2.1 Возможные варианты 17
2.2 Решение задачи регрессионного анализа с использованием пакета Microsoft Excel 18
Заключение 23
Список использованных источников 24


Эксперименты самого различного характера используются практически во всех научных областях. В некоторых из них может быть проведен эксперимент на реальных объектах. Так, реальные эксперименты активно используются в физике, химии, биологии. В других же областях проведение эксперимента либо в принципе невозможно, либо требует существенных затрат (временных, финансовых и т. д.).
Так, например, в астрономии проведение экспериментов на сегодняшнем уровне развития науки невозможно, а стоимость некоторых экспериментов в уже упомянутой выше физике достаточно высока (так, для проведения экспериментов в области изучения элементарных частиц был построен Большой адронныйколлайдер, стоимость которого составила десятки миллиардов долларов).
Тем не менее, несмотря на сложности с проведением научных экспериментов, ученым необходимо знать, как поведет себя изучаемый объект в тех или иных условиях. В подобных ситуациях используются различные методы моделирования. Моделирование подразумевает изучение не самого объекта, а некоторой его модели, максимально приближенной к реальному объекту. Соответственно, и эксперимент ставится над моделью – модельный эксперимент.
По мере развития компьютерной техники широкое распространение получили методы компьютерного моделирования. Компьютерное моделирование подразумевает реализацию некоторой модели исходного объекта с использованием вычислительных мощностей компьютера. Для этих целей может быть использована специально написанная для моделирования программа, которая и представляет собой моделируемый объект. Данный подход позволяет создать модель, наиболее точно описывающую моделируемый объект, однако при необходимость внести изменение в модель, требуется изменить написанную программу, что требует наличия специальных знаний.
Альтернативный подход к моделированию – использование специализированных инструментальных средств, позволяющих гибко настраивать параметры используемой модели.
Целью выполнения настоящей работы является рассмотрение процесса выполнения регрессионного анализа с использованием пакета Microsoft Excel. В процессе выполнения регрессионного анализа используется одна из математических моделей – модель множественной регрессии. Данная модель позволяет на основании измерений, полученных в процессе проведения некоторого эксперимента, расширить перечень имеющихся значений. Использование данной модели чрезвычайно востребовано, так как при выполнении любого эксперимента можно зафиксировать только конечное множество измерений, а при их обработке и практическом использовании могут понадобиться значения, которые не фиксировались при сборе данных.
В процессе достижения обозначенной цели необходимо выполнить следующие задачи:
– рассмотреть основные принципы использования математических моделей;
– изучить модель, положенную в основу регрессионного анализа и способы оценки ее адекватности;
– выбрать пакет, который будет использован для проведения регрессионного анализа;
– провести регрессионный анализ с использованием выбранного пакета.
Таким образом, объектом исследования в рамках настоящей работы являются методы математического моделирования с использованием компьютерной техники. Предмет исследования – выбор пакета для выполнения регрессионного анализа и практическая демонстрация его использования.
Структура работы соответствует перечню задач, которые были обозначены ранее. Первая глава содержит информацию об использовании математических моделей. Кроме этого в ней приведено подробное описание математического аппарата, используемого при построении модели множественной регрессии и показатели, применяемые для оценки адекватности данной модели. Во второй главе работы приведен краткий обзор инструментальных средств, которые могут быть использованы для выполнения регрессионного анализа, выполнен обоснованный выбор одного из них и проиллюстрировано его практическое применение.
Теоретическую базу для выполнения настоящей курсовой работы составляют литературные источники, посвященные проблемам математического моделирования вообще и применению компьютерной техники при использовании математических моделей, в частности.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Средства построения и анализа регрессионных моделей, реализованные в Microsoft Excel представляют собой достаточно мощный инструмент, который обеспечивает возможность построения регрессионных моделей с минимальными трудовыми затратами.
Построенная на основании данных заданного варианта модель в результате оценки ключевых параметров (коэффициент детерминизации, коэффициент множественной корреляции, F-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента), было выяснено, что полученная модель имеет достаточно высокое качество и является значимой. Коэффициенты модели также являются значимыми. Полученные результаты позволяют говорить о том, что полученная модель может быть использована на практике для определения значений зависимой переменной.
Таким образом, наряду с традиционным направлением использования (построение таблиц, подведение итогов и т.д.) Microsoft Excel может быть использован и для существенно более сложных задач. При этом наличие специальных знаний в сфере программирования или опыта использования сложных специализированных пакетов не требуется. Достаточно иметь навык работы с Microsoft Excel и разбираться в предметной области (регрессионном анализе).
Спектр практического использования регрессионных моделей достаточно широко. В качестве примера можно привести экономическую сферу: имея статистические данные о выручке предприятия в зависимости от набора факторов за предшествующие годы, можно построить регрессионную модель и, при условии ее адекватности, применить ее для прогноза выручки предприятия при изменении факторов. И этот достаточно сложный анализ можно выполнить используя исключительно возможности Microsoft Excel.



1. Ащихмин В. Введение в математическое моделирование. – М.: Логос, 2015. – 440 с.
2. Бережная, Е.В. Математические методы моделирования экономических систем: учеб.пособие / Е.В. Бережная, В.И. Бережной. – 2-е. изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и кредит, 2009. – 432 с.
3. Василькова И.В. Основы информационных технологий в MicrosoftOffice 2010: практикум / И.В. Василькова, Е.М. Васильков, Д.В. Романчик. – Минск: ТетраСистемс, 2012. – 144 с
4. Гетманчук А., Ермилов М. Экономико-математические методы и модели. М.: Дашков и Ко, 2012. – 188 с.
5. Кертис, Д. Фрай Microsoft Office Excel 2007. Русская версия (+ CD-ROM) / Кертис Д. Фрай. - М.: ЭКОМПаблишерз, 2016. - 480 c.
6. Кравченко, Л. В. Практикум по MicrosoftOffice 2007 (Word, Excel, Access) / Л.В. Кравченко. - М.: Форум, Инфра-М, 2017. - 168 c.
7. Леонов В. Простой и понятный самоучитель Word и Excel. 2-е издание. – М: Эксмо, 2016. – 352 с.
8. Лугинин О.Е. Экономико-математическиеметоды и модели: теория и практика с решениемзадач: учебноепособие / О.Е.Лугинин, В.Н. Фомишина. – Ростов н/Д: Феникс, 2009. – 440 с.
9. Орлова, И.В. Экономико-математическое моделирование: практическое пособие по решению задач / И.С. Орлова. М.:Вузовскийучебник, 2010. – 144 с.
10. Орлова И. В.Экономико-математическиеметоды и модели: компьютерноемоделирование: Учебноепособие / И.В. Орлова, В.А. Половников. - 3-e изд.,перераб. идоп. – М.:Вузовскийучебник: НИЦ ИНФРА-М, 2014. – 389 с.
11. Панюков А. Математическое моделирование экономических процессов. – М.: Ленанд, 2015. – 192 с.
12. Попов, А.М.Экономико-математические методы и модели: учебник / А.М. Попов, В.Н. Сотников. – М.: Юрайт, 2011. – 479 с.
13. Рудикова Л.В. MicrosoftExcel для студента / Л.В. Рудикова. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 368 с.
14. Хачатурян, С.Р. Методы и модели решения экономических задач: учебное пособие / С.Р. Хачатурян, М.В. Пинегина, В.П. Буянов. – М.: Издательство «Экзамен», 2005. – 384 с.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ