Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Инструмент «Регрессия»





Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

Московский государственный университет дизайна и технологии

Кафедра автоматизированных систем обработки информации и управления

 

 

Отчет по лабораторной работе №2.

Прогнозирование в Excel.

По дисциплине «Математические методы обработки статистических данных»

 

 

Выполнил: Лошанкова В.А.

гр.МВА-13

Приняла: Вахромеева Е.Н.

 

 

Москва 2016г.


Исходные данные.

Семестр Оценка
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

 

Скользящая средняя.

Скользящая средняя используется для выявления общих тенденций. Наименее точен и не дает прогресса выходящего за пределы интервала, заданного эксперементальными данными. Каждое прогнозируемое значение строится путем усреднения нескольких предыдущих значений. Скользящая средняя, в отличии от простого среднего для всей выборки, содержит сведения о тенденциях измерения данных.

Инструмент регрессия в отличии от скользящей средней и экспоненциального сглаживания может использоваться для анализа воздействия на одну зависимую переменных значений более одной независимой переменной.


 

Скользящее ср.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

Инструмент «Регрессия».

Более точен и используется для предсказания поведения ряда. Каждое прогнозируемое значение вычисляется с помощью метода наименьших квадратов и в среднем наименее отклоняется от эксперементального набора данных.

  Экспонц сглаживание
1,00 #Н/Д
2,00 2,00
3,00 2,7
4,00 5,794
5,00 6,9182
6,00 4,17546
7,00 7,062638
8,00 6,8787914
9,00 6,96363742
10,00 9,089091226
11,00 8,956727368
12,00 13,18701821

 

Date: 2016-05-17; view: 264; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА...



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.007 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию