Задания для практических занятий на 16.03.2022 ДФО. Контрольные вопросы Что отражает величина достоверности аппроксимации Дайте определение тренда

• Название: Контрольные вопросы Что отражает величина достоверности аппроксимации Дайте определение тренда
• Дата: 17.12.2022
• Размер: 35.89 Kb.
• Имя файла: Задания для практических занятий на 16.03.2022 ДФО.docx
• Тип: Контрольные вопросы; #849533

Задания для практических занятий
РАЗДЕЛ 1. Математические модели и средства представления информации
Контрольные вопросы

1. 
   Что отражает величина достоверности аппроксимации?
   
2. 
   Дайте определение тренда.
   
3. 
   В каких случаях необходимо использовать построение трендов?
   
4. 
   На основе каких данных выбирается наилучшая регрессионная линия?
   
5. 
   Как изменить формат представления регрессионной линии?
   
6. 
   Какие типы регрессионных зависимостей Вам известны?
   
7. 
   Опишите действия необходимые для построения линии тренда по построенной диаграмме.
   
8. 
   Возможен ли ретроспективный анализ данных с использованием линий тренда?
   
9. 
   Возможно ли использование регрессионных зависимостей при решении задач по оптимизации ресурсов и запасов?
   
10. 
    Опишите ситуации, в которых правомочно представление нескольких графиков в одной системе координат.
    

Лабораторная работа 1. Прогнозирование по линии тренда

Задание работы

1. 
   Для заданного временного ряда построить график.
   

t	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
Xt	2*	5	6	8	11	9	7	6	3*	4	6	8	9*	8	7

к значениям, отмеченным *, прибавить 0,1 N,где N- номер варианта
Используя инструмент Линия тренда, найти уравнения линейного, степенного, логарифмического, экспоненциального трендов, а также полиномиальный тренд 2-й и 3-й степени. Показать графически (каждый тренд на отдельном графике с уравнением и коэффициентом детерминации).

Сделать вывод, какая модель наилучшим образом соответствует опытным данным по коэффициенту детерминации.

2. Для линейного тренда:

2.1. Проверить значимость (использовать Анализ данных / Регрессия, предусмотреть вывод остатков).

2.2. Проверить наличие автокорреляции по критерию Дарбина- Уотсона. Принять d_L = 1,08; du = 1,36 (при n = 15, а = 0,05).

2.3. Найти точечную оценку прогноза на 16-й период.

2.4. Построить 95% доверительный интервал для этого прогноза.
Лабораторная работа 2. Прогнозирование по линии тренда

Задание работы

1. 
   Выберите таблицу с данными согласно своему индивидуальному варианту.
   

Выбор варианта задания

Начальная буква фамилии студента
Р	В	П	Б	Й	Ц	А	Н	М	Г
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Ф	Ж	У	Е	Т	Э	Д	С	Щ	З
11	12	13	14	15	15	14	13	12	11
Ш	О	Ч	К	Е/Ё	Л	И	Х	Я	Ю
10	9	8	7	6	5	4	3	2	1

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 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. Определите зависимость наиболее подходящую для прогнозирования.
    
17. 
    Рассчитайте прогноз на следующий период на основе выбранной зависимости.
    
18. 
    Сохраните результат работы в файл.
    
19. 
    Оформите отчет о проделанной работе в текстовом процессоре MS Word.
    

Вариант 1

День	1	2	3	4	5	6	7	8
Количество проданных ящиков деталей	13	19	29	30	37	44	49	55

Исследуемые зависимости: линейная, степенная.

Вариант 2

Неделя	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Количество поступивших упаковок продукции	9	16	20	27	34	39	44	52	58	64

Исследуемые зависимости: экспоненциальная, логарифмическая.

Вариант 3

День	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Количество отпущенных флаконов пеногерметика	7	17	19	28	35	42	41	52	57

Исследуемые зависимости: полиномиальная, экспоненциальная.

Вариант 4

День	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Количество заказанных пачек медикамента С	12	21	30	36	44	54	61	70	78

Исследуемые зависимости: логарифмическая, линейная

Вариант 5

Месяц	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
Количество заказов на переплетные работы	12	17	23	32	35	40	48	54	59	65	72

Исследуемые зависимости: степенная, полиномиальная.

Вариант 6

Час	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Количество проданных бутылок напитка К	10	18	22	28	34	39	46	51	54

Исследуемые зависимости: линейная, экспоненциальная.

Вариант 7

Неделя	1	2	3	4	5	6	7	8
Количество проданных подержанных машин	12	18	25	32	40	46	53	60

Исследуемые зависимости: экспоненциальная, линейная.

Вариант 8

День	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Количество заказов на хлебобулочное изделие N	14	23	30	39	45	54	63	70	78

Исследуемые зависимости: полиномиальная, линейная.

Вариант 9

Месяц	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
Количество проданных сувениров А	15	22	26	33	40	45	52	58	63	69	78

Исследуемые зависимости: логарифмическая, экспоненциальная.

Вариант 10

Неделя	1	2	3	4	5	6	7	8
Количество заказов на установку машинной сигнализации	9	15	24	29	38	46	52	58

Исследуемые зависимости: степенная, логарифмическая.

Вариант 11

Неделя	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
Количество заказов на ремонт стиральных машин	9	12	17	23	30	36	40	48	54	65	76

Исследуемые зависимости: линейная, полиномиальная.

Вариант 12

День	1	2	3	4	5	6	7	8
Количество абитуриентов интересующихся специальностью Z	13	19	26	30	37	44	49	55

Исследуемые зависимости: экспоненциальная, линейная.

Вариант 13

Месяц	1	2	3	4	5	6	7	8
Количество заказов на литературу типа Х	12	18	25	32	40	46	53	60

Исследуемые зависимости: полиномиальная, экспоненциальная.

Вариант 14

День	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Количество проданных флаконов шампуня В	7	17	19	28	35	42	41	52	57

Исследуемые зависимости: логарифмическая, линейная.

Вариант 15

Неделя	1	2	3	4	5	6	7	8
Количество проданных ящиков кондитерской продукции типа Ш	9	15	24	29	38	46	52	58

Исследуемые зависимости: степенная, полиномиальная.
Тестовые задания
Выберите правильный вариант ответа

Вопрос 1. Какие способы прогнозирования по регрессионной модели существую?

1. 
   Восстановление значения
   
2. 
   Изменение значения
   
3. 
   Экстраполяция
   
4. 
   Ультраполяция
   

Вопрос 2. Выберите ложное утверждение:

1. 
   «Нет строгих правил построения модели»
   
2. 
   «Модель никогда не может заменить само явление»
   
3. 
   «При решении конкретной задачи модель может оказаться полезным инструментом»
   
4. 
   «Объект может служить моделью другого объекта, если он отражает его существенные признаки»
   
5. 
   «Модель содержит столько же информации, сколько и моделируемый объект»
   

Вопрос 3. В биологии классификация представителей животного мира представляет собой модель следующего вида:

1. 
   иерархическую
   
2. 
   натурную
   
3. 
   графическую
   
4. 
   табличную
   
5. 
   математическую
   

Вопрос 4. Математическая модель объекта - это описание объекта-оригинала в виде:

1. 
   текста
   
2. 
   таблицы
   
3. 
   рисунка
   
4. 
   формул
   
5. 
   схемы
   

Вопрос 5. Какое значение примет параметр R2, если тренд точно проходит через экспериментальные точки?

1. 
   +1
   
2. 
   0
   
3. 
   -1
   

Вопрос 6. Модель отражает:

1. 
   все существующие признаки объекта
   
2. 
   все существенные признаки
   
3. 
   существенные признаки в соответствии с целью моделирования
   
4. 
   некоторые существенные признаки объекта
   
5. 
   некоторые из всех существующих
   

Вопрос 7. Как располагается линия тренда, построенная по МНК, относительно экспериментальных точек?

1. 
   Линия тренда должна проходить рядом с экспериментальными точками.
   
2. 
   Линия тренда должна проходить дальше от экспериментальных точек.
   
3. 
   Линия тренда должна проходить как можно ближе к экспериментальным точкам.
   

Вопрос 8. Какие значения может принимать параметр R2?

1. 
   [-1; +1]
   
2. 
   Любые
   
3. 
   [0; +1]
   
4. 
   [-1; 0]
   

Вопрос 9. Какова суть МНК?

1. 
   Искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений игрек-координат всех экспериментальных точек от игрек-координат графика функции была минимальной.
   
2. 
   Искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений икс-координат всех экспериментальных точек от икс-координат графика функции была минимальной.
   
3. 
   Искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма кубов отклонений игрек-координат всех экспериментальных точек от игрек-координат графика функции была минимальной.
   

Вопрос 10. Какие из следующих величин можно назвать динамическими?

1. 
   Среднее число выпавших осадков.
   
2. 
   Средняя температура воздуха в регионе.
   
3. 
   Мгновенная скорость автомобиля.