№ 3.17 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В MICROSOFT EXCEL
Цель работы: освоение приемов прогнозирования количественных характеристик системы по регрессионной модели путем восстановления значений и экстраполяции.
Используемое программное обеспечение: табличный процессор Microsoft Excel.
Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа равной 3 мг/куб. м. методом восстановления значения, воспользовавшись квадратичной зависимостью, полученной в предыдущей работе.
1. Построить следующую электронную таблицу:
2. Подставить в ячейку А2 значение концентрации угарного газа, равного 3 мг/куб. м. В результате получим:
Справочная информация
Число, получаемое по формуле в ячейке В2, на самом деле является дробным. Однако не имеет смысла считать число людей, даже среднее, в дробных величинах. Дробная часть удалена — в формате вывода числа указано 0 цифр после запятой.
Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа равной б мг/куб. м. методом графической экстраполяции у воспользовавшись квадратичной зависимостью, полученной в предыдущей работе.
1. Выполнить построение квадратичного тренда по алгоритму, описанному в предыдущей работе, добавив в него следующее действие:
=> на вкладке Параметры в области Прогноз в строке вперед на установить 2 единицы.
Здесь имеются в виду единицы используемого масштаба по горизонтальной оси.
Полученный график приведен на рисунке.
2. Оценить приблизительно на полученном графике значение функции при значении аргумента, равном 6.
В следующей таблице приводится прогноз средней дневной температуры на последнюю неделю мая в различных городах европейской части России. Названия городов расставлены в алфавитном порядке. Указана также географическая широта этих городов. Построить несколько вариантов регрессионных моделей (не менее трех), отражающих зависимость температуры от широты города. Выбрать наиболее подходящую функцию.