Условие:
1.Сам. к 1..docx
Зачетные задания
Прогнозирование в Excel с помощью линий тренда
Исходные данные индивидуальных заданий
Имеются исходные данные прибыли торгового предприятия за 11 месяцев, представленные в таблице
| X | Y1 | Y2 | Y3 | Y4 | Y5 | Y6 | Y7 | Y8 | Y9 | Y10 | Y11 | Y12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 12 | 21 | 31 | 5 | 9 | 8 | 26 | 19 | 17 | 20 | 21 | 19 |
| 2 | 13 | 23 | 33 | 6 | 5 | 9 | 25 | 20 | 18 | 18 | 22 | 21 |
| 3 | 15 | 22 | 34 | 2 | 8 | 7 | 27 | 21 | 16 | 19 | 20 | 22 |
| 4 | 14 | 24 | 32 | 3 | 7 | 6 | 28 | 20 | 15 | 18 | 19 | 20 |
| 5 | 16 | 25 | 35 | 1 | 6 | 4 | 30 | 22 | 13 | 17 | 17 | 23 |
| 6 | 17 | 26 | 36 | 2 | 5 | 5 | 31 | 24 | 14 | 16 | 18 | 24 |
| 7 | 18 | 28 | 38 | 3 | 4 | 6 | 29 | 23 | 15 | 15 | 19 | 26 |
| 8 | 19 | 27 | 37 | 4 | 3 | 3 | 32 | 26 | 16 | 14 | 16 | 25 |
| 9 | 18 | 29 | 39 | 2 | 2 | 1 | 34 | 25 | 15 | 13 | 14 | 27 |
| 10 | 20 | 30 | 41 | 1 | 1 | 2 | 35 | 27 | 17 | 12 | 15 | 29 |
| 11 | 21 | 31 | 42 | 3 | 3 | 4 | 36 | 28 | 18 | 11 | 17 | 28 |
X - порядковый номер месяца;
Уi - прибыль i-торгового предприятия за 11 месяцев
(номер предприятия для студента указывает преподаватель).
1. Необходимо получить прогноз на 12-й месяц, используя следующие функции: линейная, логарифмическая, полиномиальная второй степени, степенная, экспоненциальная.
2. С использованием коэффициента детерминации R∧ 2 определить лучиую модель, по которой произвести прогноз на 12-й месяц.
Примечание. R∧ 2 - коэффициент детерминации, R∧ 2 равен доле исходных данных, которые подчиняются выбранной тенденции. Чем R∧ 2 ближе к 1 , тем лучие.
Решение:
Для решения задачи по прогнозированию прибыли торгового предприятия на 12-й месяц с использованием различных м...
1. Откройте Excel и создайте новую таблицу. 2. Введите данные в таблицу, как указано в задании. В первой колонке у вас будут номера месяцев (X), а в следующих колонках - прибыли (Y1, Y2, ..., Y11) для каждого торгового предприятия. 1. Выделите данные для одного из торговых предприятий (например, Y1). 2. Вставьте график (например, точечный график). 3. Нажмите на график правой кнопкой мыши и выберите Добавить линию тренда. 4. В открывшемся меню выберите различные типы линий тренда: линейная, логарифмическая, полиномиальная (второй степени), степенная и экспоненциальная. 5. Для каждой линии тренда отметьте опцию Показать уравнение на графике и Показать R² на графике. 1. Запишите уравнения, которые появляются на графиках для каждой модели. 2. Запишите значения R² для каждой модели. Чем ближе R² к 1, тем лучше модель описывает данные. 1. Используя уравнения, подставьте значение X = 12 в каждое из уравнений, чтобы получить прогноз для 12-го месяца. - Например, если уравнение линейной модели: Y = aX + b, подставьте X = 12 и вычислите Y. 1. Сравните значения R² для всех моделей. 2. Определите модель с наибольшим значением R² как лучшую модель для прогнозирования. 1. Запишите результаты прогнозирования для 12-го месяца для каждой модели. 2. Укажите, какая модель была выбрана как лучшая на основе R². Предположим, для Y1 у вас получились следующие уравнения и R²: - Линейная: Y = 1.5X + 10, R² = 0.85 - Логарифмическая: Y = 5 ln(X) + 15, R² = 0.75 - Полиномиальная: Y = 0.1X + 1.2X + 10, R² = 0.90 - Степенная: Y = 2X + 8, R² = 0.80 - Экспоненциальная: Y = 3e, R² = 0.70 Для 12-го месяца: - Линейная: Y = 1.5(12) + 10 = 28 - Полиномиальная: Y = 0.1(12) + 1.2(12) + 10 = 38.4 На основе R², полиномиальная модель будет выбрана как лучшая, так как у нее наибольшее значение R². Таким образом, вы получите прогноз для 12-го месяца для каждого торгового предприятия и сможете выбрать лучшую модель для прогнозирования на основе коэффициента детерминации R².