Поручиков М.А. Анализ данных. А. поручиков

• Название: А. поручиков
• Дата: 25.10.2022
• Размер: 2.76 Mb.
• Имя файла: Поручиков М.А. Анализ данных.docx
• Тип: Анализ; #753011
• страница: 10 из 20

Вопросы для самоконтроля

1 Сформулируйте понятие регрессионного анализа. 2 Приведите и охарактеризуйте виды регрессии.

3. 
   Приведите примеры практических задач, требующих применения регрессионного анализа.
   
4. 
   Перечислите несколько факторов, от которых зависит стоимость: квартиры, автомобиля, авиабилета.
   
5. 
   Перечислите способы решения задачи регрессии. 6 Дайте определение парной регрессии.
   

7. 
   Дайте определение множественной регрессии.
   
8. 
   Приведите порядок решения регрессионной задачи аналитическим методом.
   
9. 
   Охарактеризуйте особенности решения регрессионной задачи аналитическим методом.
   
10. 
    Приведите порядок решения регрессионной задачи численными методами.
    
11. 
    Охарактеризуйте особенности решения регрессионной задачи численными методами.
    
12. 
    Охарактеризуйте эффекты недообученности и переобучен- ности.
    
13. 
    Приведите алгоритм подбора функции регрессии.
    

Лабораторная работа «Регрессионный анализ»

Общиесведения

Целью работы является приобретение навыка регрессионного анализа.

В качестве инструментального средства используется программное обеспечение Microsoft Excel.

Исходныеданные
Таблица 15. Варианты задания по регрессионному анализу

Вариант	Сфера	Данные	Зависимость
1	Пассажирские авиаперевозки	Дальность и время перелета между разными городами	Время от дальности
2	Пассажирские авиаперевозки	Дальность и стоимость перелета между разными городами экономическим классом	Стоимость от дальности
3	Пассажирские авиаперевозки	Дальность и стоимость перелета между разными городами бизнес- классом	Стоимость от дальности
4	Пассажирские железнодорожные перевозки	Дальность и время поездки между разными городами	Время от дальности
5	Пассажирские железнодорожные перевозки	Дальность и стоимость поездки между разными городами в купе	Стоимость от дальности
6	Пассажирские железнодорожные перевозки	Дальность и стоимость поездки между разными городами в плацкарте	Стоимость от дальности
7	Рынок недвижимости	Площадь и стоимость квартир на первичном рынке	Стоимость от площади
8	Рынок недвижимости	Площадь и стоимость квартир на вторичном рынке	Стоимость от площади
9	Рынок автотранспорта	Стоимость и пробег автомобилей какой-либо марки на вторичном рынке	Стоимость от пробега
10	Рынок автотранспорта	Стоимость и возраст автомобилей какой-либо марки на вторичном рынке	Стоимость от возраста
11	Рынок автотранспорта	Возраст и пробег автомобилей какой-либо марки на вторичном рынке	Пробег от возраста
12	Мировая экономика	Продолжительность жизни и доходы на душу населения стран мира	Продолжительн ость жизни от доходов

Таблица 16. Проверочные данные

Вариант	Данные
1	Время полета на 500, 1000 и 3000 км
2	Стоимость перелета на 500, 1000 и 3000 км
3	Стоимость перелета на 500, 1000 и 3000 км
4	Время поездки на 400, 800 и 2000 км
5	Стоимость поездки на 400, 800 и 2000 км
6	Стоимость поездки на 400, 800 и 2000 км
7	Стоимость для площади 30, 50, 100 кв.м.
8	Стоимость для площади 30, 50, 100 кв.м.
9	Стоимость для пробега 20 тыс., 50 тыс., 150 тыс. км.
10	Стоимость для возраста 2 года, 5 лет, 10 лет
11	Пробег для возраста 2 года, 5 лет, 10 лет
12	Продолжительность жизни для доходов 5, 20, 50 тыс. $

Порядоквыполнения

1. 
   Подготовка к работе:
   
   1. 
      Выберите вариант задания (табл. 15).
      
   2. 
      Найдите источник данных согласно заданию.
      
   3. 
      Запустите MicrosoftExcel.
      
   4. 
      Создайте лист «Исходные данные» в документе Excel.
      
   5. 
      Подготовьте и разместите в листе «Исходные данные» выборку данных согласно выбранному варианту задания. Выборка должна содержать не менее 15 записей.
      
2. 
   Построение линейной регрессии аналитическим методом:
   
   1. 
      Создайте лист «Аналитическое решение».
      
   2. 
      Скопируйте выборку данных с листа «Исходные данные» на лист «Аналитическое решение».
      
   3. 
      Выполните поиск параметров функции регрессии с помощью нормального уравнения.
      
   4. 
      Постройте на одном графике исходные данные и график функции регрессии.
      
   5. 
      Создайте прогноз. В качестве аргумента используйте проверочные данные (табл. 16).
      
3. 
   Построение линейной регрессии численным методом:
   
   1. 
      Создайте лист «Численное решение».
      
   2. 
      Скопируйте выборку данных с листа «Исходные данные» на лист «Численное решение».
      
   3. 
      Выполните поиск параметров функции регрессии с помощью инструмента «Поиск решения» ПО Microsoft Excel.
      
   4. 
      Постройте на одном графике исходные данные и график функции регрессии.
      
   5. 
      Создайте прогноз. В качестве аргумента используйте проверочные данные (табл. 16).
      
4. 
   Сравнительный анализ:
   
   1. 
      Сравните коэффициенты уравнения регрессии, полученные обоими методами.
      
   2. 
      Сравните прогнозы, полученные обоими методами. 5 Подбор функции регрессии.
      

1. 
   Разделите исходную выборку на две части: обучающую и проверочную.
   
2. 
   Постройте регрессию по обучающей части выборки для линейной, квадратичной и кубической функций.
   
3. 
   Изобразите на одном графике исходные данные и графики трёх функций регрессии.
   
4. 
   Изобразите на одном графике зависимость функции штрафа для обучающей выборки и функции штрафа для проверочной выборки от степени полинома функции гипотезы.
   
5. 
   Выберите наилучшую функцию регрессии. 6 Отчет о работе:
   

1. 
   Оформите отчет согласно требованиям, приведенным ниже.
   
2. 
   Сохраните отчет в формате PDF.
   
3. 
   Заархивируйте отчет и файлы Excel, использованные в работе.
   
4. 
   Прикрепите архив в раздел «Отчет по лабораторной работе №2
   

«Регрессионный анализ» курса «Анализ данных» СДО университета [2].

Требованияк отчету

Отчет должен содержать:

1. 
   Титульный лист: наименование работы, вариант задания, ФИО студента, номер учебной группы, дата выполнения работы.
   
2. 
   Реферат.
   
3. 
   Оглавление.
   
4. 
   Задание.
   
5. 
   Описание выполненной работы:
   
   1. 
      Решение задачи регрессии аналитическим методом.
      
   2. 
      Решение задачи регрессии численными методами.
      
   3. 
      Подбор оптимальной функции регрессии. 6 Полученные результаты.
      

7. 
   Анализ результатов.
   
8. 
   Список использованных источников:
   
   1. 
      Источники данных.
      
   2. 
      Нормативные документы. 9 Приложения.
      

Отчет должен быть оформлен в соответствии с действующими стандартами университета [18, 19].