Модели статистического прогнозирования 06.12.2013. - презентация

1 Модели статистического прогнозирования

2 Домашнее задание Учебник. § 36, 37. Практикум. Работа Задание для самостоятельного выполнения. (стр.109)

3 Примеры зависимостей 1)время падения тела на землю зависит от его первоначальной высоты; 2) давление газа в баллоне зависит от его температуры; 3)уровень заболеваемости жителей города бронхиальной астмой зависит от концентрации вредных примесей в городском воздухе.

4 Какие свойства связаны с величинами? имя, значение, тип Имя отражает смысл величины. Тип определяет возможные значения величины: числовой, символьный, логический

5 1)время падения тела на землю зависит от его первоначальной высоты; 2) давление газа в баллоне зависит от его температуры; 3)уровень заболеваемости жителей города бронхиальной астмой зависит от концентрации вредных примесей в городском воздухе. В чём качественное различие между зависимостями, описанными в примерах 1 и 2, с одной стороны, и в примере 3, с другой?

6 Какие способы отображения зависимостей вы знаете? Математическая модель. Табличная модель. Графическая модель.

7 Информационные модели, которые описывают развитие систем во времени называются динамическими. В физике динамические информационные модели описывают движение тел, в биологии- развитие организмов или популяций животных, в химии- протекание химических реакций и т. д.

8 Что такое статистика? Статистика- наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных. Статистические данные всегда являются приближенными, усредненными. Для достоверности результатов, полученных путем анализа статистических данных, этих данных должно быть много.

9 Требования к искомой функции она должна быть достаточно простой для использования ее в дальнейших вычислениях; график этой функции должен проходить вблизи экспериментальных точек так, чтобы отклонения этих точек от графика были минимальны и равномерны

10 Полученную функцию, график которой приведен на рис.б в статистике принято называть регрессионной моделью

11 Назовите этапы получения регрессионной модели 1) подбор вида функции; 2) вычисление параметров функции.

12 Среди каких функций чаще всего производится выбор? у = ах + b- линейная функция; у = ах 2 + bх + с- квадратичная функция; у = а ln(х) + b- логарифмическая функция; у = ае х - экспоненциальная функция; у = ахb - степенная функция.

13 Назовите суть метода наименьших квадратов Искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений у-координат Всех экспериментальных точек от у-координат графика функции была минимальной.

14 Как называется график регрессионной модели? График регрессионной модели называется трендом.

15 Что означает R2? В статистике эта величина называется коэффициентом детерминированности. Коэффициент детерминированности всегда заключен в диапазоне от 0 до 1. Если он равен 1, то функция точно проходит через табличные значения, если 0, то выбранный вид регрессионной модели предельно неудачен. Чем R ближе к 1, тем удачнее регрессионная модель.

16 Практическая работа Получение регрессионных моделей Работа (стр.105)

17 1. Вставка Диаграмма

18 2. Диаграмма ХУ Только точки Готово

19 3. ВставкаЛинии тренда

20 Показать уравнение, коэффициент детерминации (R2) ок

21