Практикум по использованию MS Excel в экономике и финансах. Аникьева Э.Н - 24 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МичГАУ | Мичуринск

Составители: 

Рубрика: 

24
Рисунок 19 – Оптимальный план работ в задаче о назначениях.
8.Построение уравнения регрессии
на примере линейной модели
Рассмотрим решение задачи нелинейной оптимизации с помощью
средства поиска решений на примере построения линейного уравнения
регрессии. Имеются две наблюдаемые величины х и у, например, объем
реализации фирмы, торгующей подержанными автомобилями, за шесть
недель ее работы. Значения этих наблюдаемых величин приведены на
рис. 20, где х — отчетная неделя, а у — объем реализации за эту неделю.
Необходимо построить линейную модель у = тх + b, наилучшим об-
разом описывающую наблюдаемые значения. Обычно т и b подбираются
так, чтобы минимизировать сумму квадратов разностей между наблюдае-
мыми и теоретическими значениями зависимой переменной у, т. е. мини-
мизировать
Рисунок 20 – Исходные данные для построения линейной модели
∑
=
−−=
n
i
i
i
bmxz
y
1
2
)( , где п — число наблюдений (в данном случае п = 6).
Для решения этой задачи отведем под переменные т и b ячейки
D3 и ЕЗ, соответственно, а в ячейку F3 введем минимизируемую функ-
цию {=СУММКВРАЗН(В2:В7;ЕЗ+03*А2:А7)}
Функция СУММКВРАЗН (SUMSQ) вычисляет сумму квадратов разностей
для элементов указанных массивов.
PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
                     Рисунок 19 – Оптимальный план работ в задаче о назначениях.

                            8.Построение уравнения регрессии
                               на примере линейной модели
               Рассмотрим решение задачи нелинейной оптимизации с помощью
         средства поиска решений на примере построения линейного уравнения
         регрессии. Имеются две наблюдаемые величины х и у, например, объем
         реализации фирмы, торгующей подержанными автомобилями, за шесть
         недель ее работы. Значения этих наблюдаемых величин приведены на
         рис. 20, где х — отчетная неделя, а у — объем реализации за эту неделю.
               Необходимо построить линейную модель у = тх + b, наилучшим об-
         разом описывающую наблюдаемые значения. Обычно т и b подбираются
         так, чтобы минимизировать сумму квадратов разностей между наблюдае-
         мыми и теоретическими значениями зависимой переменной у, т. е. мини-
         мизировать




                   Рисунок 20 – Исходные данные для построения линейной модели
               n
         z = ∑ ( y − mxi − b) 2 , где п — число наблюдений (в данном случае п = 6).
                      i
              i =1

               Для решения этой задачи отведем под переменные т и b ячейки
         D3 и ЕЗ, соответственно, а в ячейку F3 введем минимизируемую функ-
         цию {=СУММКВРАЗН(В2:В7;ЕЗ+03*А2:А7)}
               Функция СУММКВРАЗН (SUMSQ) вычисляет сумму квадратов разностей
         для элементов указанных массивов.




         24
PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com

Страницы