Презентация по информатике "Модели статистического прогнозирования"

Статистика – наука о сборе, изменении и анализе массовых количественных данных.

Виды статистики

• Медицинская
• Экономическая
• Социальная
• Математическая
• и др.

Презентация содержит 11 слайдов.

Модели статистического прогнозирования

Модели статистического прогнозирования

Статистика – наука о сборе, изменении и анализе массовых количественных данных

Виды статистики

• Медицинская
• Экономическая
• Социальная
• Математическая

и др.

Табличное и графическое представление статистических данных

С, мг/м 3

Р, бол./тыс.

2

19

2,5

20

2,9

3,2

32

3,6

34

51

3,9

55

4,2

90

4,6

108

5

171

Два варианта построения графической зависимости по экспериментальным данным

Метод наименьших квадрантов

Этапы получения регрессивной функции:

y=ax+b – линейная функция;

y=ax 2 +bx+c – квадратичная функция;

y=a ln(x)+b – логарифмическая функция;

y=ae bx – экспоненциальная функция;

y=ax b – степенная функция;

y=ax 3 +bx 2 +cx+d – полином 3 степени.

ТРЕНД (англ. “trend” ) – общее направление или тенденция

y=3.4302e 0,7555x

R 2 = 0, 9716

y=21,845x 2 -106,97x+150,21

R 2 =0,9788

y=46,361x-99,881

R 2 =0,8384

Три функции построенные по МНК

y=46,361x-99,881 – линейная функция

y=3.4302e 0,7555x - экспоненциальная функция

y=21,845x 2 -106,97x+150,21 – квадратичная функция

R 2 – коэффициент детерменированности (определяет, насколько удачной является полученная регрессионная модель)

Метод наименьших квадрантов

Этапы получения регрессивной функции:

y=ax+b – линейная функция;

y=ax 2 +bx+c – квадратичная функция;

y=a ln(x)+b – логарифмическая функция;

y=ae bx – экспоненциальная функция;

y=ax b – степенная функция;

y=ax 3 +bx 2 +cx+d – полином 3 степени.

ТРЕНД (англ. “trend” ) – общее направление или тенденция

y=3.4302e 0,7555x

R 2 = 0, 9716

y=21,845x 2 -106,97x+150,21

R 2 =0,9788

y=46,361x-99,881

R 2 =0,8384

Прогнозирование по регрессионной модели

Прогнозирование с помощью электронных таблиц

y=21,845x 2 -106,97x+150,21

R 2 =0,9788