Презентация Лекція 9 Тема 4 5 Excel Прогнозування

Прогнозування у середовищі Microsoft Excel Прогнозування за допомогою статистичних функцій

РЕГРЕСИВНИЙ АНАЛІЗ При обробці статистичної вибірки використовуються рівняння лінійної та нелінійної регресій

Рівняння лінійної та нелінійної регресії Y = b + a X — рівняння лінійної одиничної регресії, Y = b + a 1 X 1 + a 2 X 2 +…+ a n X n — рівняння лінійної множинної регресії, Y = b a x — рівняння нелінійної одиничної регресії, Y = b a 1 X 1 a 2 X 2 … a n Xn — рівняння нелінійної множинної регресії.

Прогнозування за допомогою статистичних функцій =ПРЕДСКАЗ(новий. Х; відомі YY ; відоміХ) обчислює (прогнозує) одне нове значення функції на основі нового заданого Х і статистичної вибірки відомих значень Х та YY. . =ТЕНДЕНЦИЯ(відомі YY ; відоміХ; новіХ) на відміну від функції ПРЕДСКАЗ прогнозує не одне, а декілька нових значень функції на основі декількох нових заданих Х і статистичної вибірки. З використанням одиничної лінійної регресії

З використанням одиничної нелінійної регресії =РОСТ(відомі YY ; відоміХ; новіХ) як і ТЕНДЕНЦИЯ, прогнозує декілька нових значень функції на основі декількох нових заданих Х і статистичної виборки.

З використанням множинної лінійної регресії =ЛИНЕЙН(відомі YY ; відоміХ) прогнозує значення коефіцієнтів а іі (i = n, n – 1, …, 2, 1) та b. Отримані при прогнозуванні значення коефіцієнтів підставляються у рівняння множинної лінійної регресії і отримується значення YY. .

З використанням множинної нелінійної регресії =ЛГФПРИБЛ(відомі YY ; відоміХ) прогнозує значення коефіцієнтів а іі (i = n, n – 1, …, 2, 1) та b. Отримані при прогнозуванні значення коефіцієнтів підставляються у рівняння множинної нелінійної регресії і отримується значення YY. .