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 неотразимый комплимент 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






Построение трендовой модели по заданным параметрам

Цель: изучение возможностей и формирование умения использования универсальной компьютерной технологии для решения задач выявления тенденций и прогнозирования развития процесса на основе моделирования рядов динамики (с помощью табличного процессора Excel)

Краткие сведения

Тренд – это функция заданного вида, с помощью которой можно аппроксимировать построенный по данным таблицы график. Тренд служит для выявления тенденций развития процесса, представленного в виде диаграммы, и обеспечивает прогноз на заданный период.

В MS Excel предусмотрено несколько стандартных типов тренда: линейный, логарифмический, степенной, экспоненциальный, полиномиальный, скользящее среднее. Необходимые условия для построения тренда:

период времени, за который изучается исследуемый процесс, должен быть достаточным для выявления закономерности;

тренд в анализируемый период должен развиваться эволюционно;

процесс, представленный диаграммой, должен обладать определенной инертностью.

Тренд можно строить для диаграмм типа:

линейчатый график,

гистограмма,

диаграмма с областями,

XY-точеная диаграмма.

При установлении наиболее подходящего типа регрессионной зависимости для описания процесса изменения показателей какой-либо величины используют показатель достоверности описания функции. Тип регрессионной линии считается установленным, если величина достоверности аппроксимации R2=1. Однако, если аппроксимации R2 <0,6 уместно говорить о том, что тип зависимости для описания процесса изменения показателя не подходит.

Если ни в одном из вариантов исследуемых типов регрессионных линий (трендов) величина достоверности аппроксимации не равна единице, то выбирают тот тип, для которого величина достоверности аппроксимации максимальна.

Задание

На основании приведенных данных построить тренды и проанализировать, как описывают процесс динамики продаж линейная, логарифмическая, полиномиальная, степенная и экспоненциальная зависимости. Рассчитать прогноз на основе аппроксимирующих зависимостей, а также с помощью функций ПРЕДСКАЗ, РОСТ и ТЕНДЕНЦИЯ. Провести анализ с целью определения, какой из примененных методов дает более точный результат.



Постановка задачи.

Имеются две наблюдаемые величины x и y, например, объем реализации фирмы, торгующей кондитерскими изделиями, за ряд лет ее работы. Необходимо выяснить какая из наиболее распространенных функциональных зависимостей подходит для описания процесса реализации товара, и какого результата по объемам продаж можно ожидать в последующие годы работы фирмы. Для того чтобы построить прогноз развития какой-либо ситуации на практике зачастую необходимо знать закономерность изменения исследуемой величины или объекта.

Для выявления тенденций развития процесса продаж необходимо построить тренды и осуществить их анализ. Построим и проанализируем, как описывают процесс динамики продаж линейная, логарифмическая, полиномиальная, степенная и экспоненциальная зависимости.

 

Технология работы

По заданным значениям x и y построить график. Затем найти функцию, которая наиболее хорошо отражает заданные экспериментальные значения. Сделать прогноз на 2 шага вперед.

Пример выполнения.

1. Ввести данные.

2. Построить график с помощью мастера Диаграмм:

1.Вставка

2.Диаграмма

3.Точечная диаграмма (выбрать тип диаграммы)

3. Добавить другие линии тренда. Для этого, щелкнув правой клавишей мыши, выбрать «добавить линию тренда». Выбрать «Линейную». На диаграмме должно отобразиться уравнение линейной функции и величина коэффициента достоверности R^2.

Замечание: обязательно поставить флажки напротив:

4. Поочередно построить 2-3 линии тренда, сохраняя на графике их уравнения и параметр R^2.

Та линия, у которой величина R^2 близка к еденице и отражает наиболее достоверно функциональную зависимость заданных значений.

5. В данном примере заданные значения описываются зависимостью вида: y=x^2-1, т.к. коэффициент достоверности R^2=1.


 

 

Индивидуальные задания

Создайте новую рабочую книгу.

1. Выберите таблицу с данными согласно своему индивидуальному варианту.

2. Сохраните результат работы в файл.

3. В ячейку А1 введите – описание переменной х, в ячейку В1 – описание переменной у.

4. Осуществите ввод исследуемых данных в столбцы А и В ниже описанных переменных.

5. Оформите созданную расчетную таблицу

6. Сохраните результат работы в файл.

7. Установить курсор в ячейку С1 и постройте диаграмму “Объем реализации продукции за наделю” по диапазону значений столбца В.

8. Произведите оформление построенной диаграммы

9. Сохраните результат работы в файл.

10. Выберите Зависимость 1 согласно индивидуальному варианту тип для первой линии тренда.

11. Постройте первый тренд для диаграммы.

12. Произведите настройку оформления вида полученного тренда

13. Выберите Зависимость 2 согласно индивидуальному варианту тип для второй линии тренда.



14. Постройте второй тренд для диаграммы.

15. Произведите настройку оформления вида построенных трендов

16. Произведите анализ полученных результатов.

17. Сохраните результат работы в файл.

18. Предъявите работу преподавателю.

19. Закройте все открытые файлы электронной таблицы.

20. Закончите работу с MS Excel.

Вариант 1

День
Количество проданных ящиков деталей

Исследуемые зависимости: линейная, степенная.

 

Вариант 2

Неделя
Количество поступивших упаковок продукции

Исследуемые зависимости: экспоненциальная, логарифмическая.

 

Вариант 3

День
Количество отпущенных флаконов пеногерметика

Исследуемые зависимости: полиномиальная, экспоненциальная.

 

Вариант 4

День
Количество заказанных пачек медикамента С

Исследуемые зависимости: логарифмическая, линейная

 

Вариант 5

Месяц
Количество заказов на переплетные работы

Исследуемые зависимости: степенная, полиномиальная.

Вариант 6

 

Час
Количество проданных бутылок напитка К

Исследуемые зависимости: линейная, экспоненциальная.

 

Вариант 7

Неделя
Количество проданных подержанных машин

Исследуемые зависимости: экспоненциальная, линейная.

Вариант 8

 

День
Количество заказов на хлебобулочное изделие N

Исследуемые зависимости: полиномиальная, линейная.

 

Вариант 9

 

Месяц
Количество проданных сувениров А

Исследуемые зависимости: логарифмическая, экспоненциальная.

 

Вариант 10

 

Неделя
Количество заказов на установку машинной сигнализации

Исследуемые зависимости: степенная, логарифмическая.

Вариант 11

 

Неделя
Количество заказов на ремонт стиральных машин

Исследуемые зависимости: линейная, полиномиальная.

Вариант 12

 

День
Количество абитуриентов интересующихся специальностью Z

Исследуемые зависимости: экспоненциальная, линейная.

 

Вариант 13

 

Месяц
Количество заказов на литературу типа Х

Исследуемые зависимости: полиномиальная, экспоненциальная.

Вариант 14

 

День
Количество проданных флаконов шампуня В

Исследуемые зависимости: логарифмическая, линейная.

Вариант 15

Неделя
Количество проданных ящиков кондитерской продукции типа Ш

Исследуемые зависимости: степенная, полиномиальная.

Вариант 16

День
Количество заказов на автомобили ВАЗ

Исследуемые зависимости: полиномиальная, линейная.

 

Вариант 17

День
Количество заболевших гриппом в декабре

Исследуемые зависимости: экспоненциальная, линейная.

 

Вариант 18

День
Количество заказанных учебников

Исследуемые зависимости: логарифмическая, линейная

 

Вариант 19

Неделя
Количество поступивших упаковок продукции

Исследуемые зависимости: экспоненциальная, полиномиальная 2 степени.

 

Вариант 20

Час
Количество проданных бутылок молока

Исследуемые зависимости: линейная, экспоненциальная.


<== предыдущая | следующая ==>
Выбор изоляторов ГПП | Введение. Не так давно на российских предприятиях наблюдалась проблема чрезвычайно низкого уровня профессиональной подготовки





Date: 2015-07-24; view: 426; Нарушение авторских прав

mydocx.ru - 2015-2019 year. (0.013 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию