Презентация, доклад к уроку Модели статистического прогнозирования Информатика 11 класс, базовый уровень к учебнику Семакина И.Г.

математический аппарат -
экономическая статистика математическая статистика
социальная статистика …

Зависимости устанавливается экспериментальным путем:
сбор данных
анализ
обощение

заболеваемости астмой (число хронических больных на 1000 жителей P.

функции:
- она должна быть достаточно простой для использования ее в дальнейших вычислениях;
график функции должен проходить вблизи экспериментальных точек так, чтобы отклонения этих точек о графика были минимальны и равномерны.

Полученная таким образом функция называется в статистике регрессионной моделью.

+ b - линейная функция;
y = ax2 + bx + c - квадратичная функция (полиномиальная);
y=a ln(x) +b - логарифмическая функция;
y = aebx- экспоненциальная функция;
y = axb - степенная функция.

вычисление параметров функции:
метод наименьших квадратов - сумма квадратов отклонений y-координат всех экспериментальных точек от y-координат графика функции должна быть минимальной.

0 до 1)

тренд)

Ввести табличные данные зависимости заболеваемости P от концентрации угарного газа С .
Построить точечную диаграмму. (В качестве подписи к оси OX выбрать название тренда - «Линейный», остальные надписи и легенду можно игнорировать).
Щелкнуть мышью по полю диаграммы; выполнить команду Диаграмма – Добавить линию тренда;
В открывшемся окне на вкладке Тип выбрать Линейный тренд;
Перейти на вкладку Параметры и установит галочки на флажках показывать уравнения на диаграмме и поместить на диаграмме величину достоверности ампроксикации R^2
щелкнуть OK.

тренд)

построения по экспериментальным данным регрессионной модели и графического тренда средствами табличного процессора MS Excel.

Семакин И.Г. Практикум. Информатика и ИКТ 10-11 кл., стр.105

независимой переменной.





Экстраполяция – прогнозирование за пределами экспериментальных данных

гипотезе, что
за пределами экспериментальной области закономерность зависимости сохраняется.

На практике – разным областям данных могут лучше соответствовать разные модели.

Вывод: применять экстраполяцию можно только в областях данных, близких к экспериментальной

характеристик системы по регрессионной модели путем восстановления значений и экстраполяции

Семакин И.Г. Практикум. Информатика и ИКТ 10-11 кл., стр.107

знаний, 2012
И.Г.Семакин и др. Информатика 11. Базовый уровень, М.: Бином. Лаборатория знаний, 2013