Презентация на тему: Тема урока: Получение регрессионных зависимостей

Тема урока: Получение регрессионных зависимостей
Тема урока: Получение регрессионных зависимостей
Тема урока: Получение регрессионных зависимостей
Тема урока: Получение регрессионных зависимостей
Рассмотрим различные методы представления зависимостей.
Регрессионные модели
Тема урока: Получение регрессионных зависимостей
Тема урока: Получение регрессионных зависимостей
Коэффициент детерминированности.
Тема урока: Получение регрессионных зависимостей
Тема урока: Получение регрессионных зависимостей
1/11
Средняя оценка: 4.0/5 (всего оценок: 66)
Код скопирован в буфер обмена
Скачать (909 Кб)
1

Первый слайд презентации: Тема урока: Получение регрессионных зависимостей

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
2

Слайд 2

В управлении и планировании существует целый ряд типовых задач, которые можно переложить на плечи компьютера. Пользователь таких программных средств может даже и не знать глубоко математику, стоящую за применяемым аппаратом. Он должен представлять лишь суть решаемой проблемы, готовить и вводить в компьютер исходные данные, интерпретировать полученные результаты. Программным продуктом, который можно использовать для этих целей, является MicrosoftExcel.

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
3

Слайд 3

MicrosoftExcel – это не просто электронная таблица с данными и формулами для вычислений. Это универсальная система обработки данных, которая может использоваться для анализа и представления данных в наглядной форме. Одной из чаще всего используемых возможностей Microsoft Excel является экстраполяция данных – например, для анализа имеющихся фактических данных, оценки тенденции их изменения и получения на этой основе краткосрочного прогноза на будущее. В этом случае используется линейная экстраполяция данных на основе наименьшего квадратичного отклонения – отыскивается линейная зависимость данных, такая, которая бы минимизировала сумму квадратов разностей между имеющимися фактическими данными и соответствующими значениями на прямой линейного тренда (интерполяционной или экстраполяционной зависимости). На основе найденной зависимости можно сделать разумное предположение об ожидаемых будущих значениях изучаемого ряда данных.

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
4

Слайд 4

Решение задач планирования и управления постоянно требует учета зависимостей одних факторов от других. Например: 1)время падения тела на землю зависит от первоначальной высоты ; 2)давление зависит от температуры газа в баллоне ; 3)частота заболеваний жителей бронхиальной астмой зависит от качества городского воздуха.

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
5

Слайд 5: Рассмотрим различные методы представления зависимостей

Если зависимость между величинами удаётся представить в математической форме, то имеем математическую модель. Математическая модель – это совокупность количественных характеристик некоторого объекта (процесса) и связей между ними, представленных на языке математики. Математические модели могут быть представлены в виде формул, уравнений или систем уравнений.

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
6

Слайд 6: Регрессионные модели

Регрессионная модель – это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем. График регрессионной модели называется трендом ( trend – направление, тенденция).

Изображение слайда
1/1
7

Слайд 7

Получение регрессионной модели происходит в два этапа : подбор вида функции; вычисление параметров функции. Чаще всего выбор производится среди следующих функций : y= ax+b – линейная функция ; y=ax2+bx+c – квадратичная функция ; y= aln (x)+b – логарифмическая функция ; y= aebx - экспоненциальная функция ; y= axb - степенная функция.

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
8

Слайд 8

Если Вы выбрали (сознательно или наугад) одну из предлагаемых функций, то следующим шагом нужно подобрать параметры ( a,b,c и пр.) так, чтобы функция располагалась как можно ближе к экспериментальным точкам. Для этого подходит метод наименьших квадратов (МНК). Суть его заключается в следующем: искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений у – координат всех экспериментальных точек от у – координат графика функции была бы минимальной.

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
9

Слайд 9: Коэффициент детерминированности

Величина R² называется коэффициентом детерминированности и показывает, насколько удачно выбрана регрессионная модель.

Изображение слайда
1/1
10

Слайд 10

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 неудачен. Чем R² ближе к 1, тем удачнее регрессионная модель.

Изображение слайда
1/1
11

Последний слайд презентации: Тема урока: Получение регрессионных зависимостей

Домашнее задание: Составить конспект по материалам презентации Прочитать § 19, ответить на вопросы № 1 а, б стр. 126 2. Построить регрессионную модель. По данной модели построить тренд с прогнозом вперёд на 2 единицы. 1 1,1 2,1 18 2,9 80 4,1 400 5,2 620 5,9 1350 7,4 2300 8,1 4200

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2