Kiekybinių sprendimų metodų tyrimas

37 VARIANTAS 1. Tyrimo tikslai 1. Atlikti koreliacinę analizę Y su kiekvienu X1, ..., Xn (n≥5) 2. Nustatyti stochastinį ryšį tarp kintamųjų Y ir X1, X2, X3, X4, X5, X6 3. Atlikti porinę regresinę analizę Y su kiekvienu X1, ..., Xm, grafiškai pavaizduoti Y priklausomybę nuo X 4. Atlikti daugianarę koreliacinę regresinę analizę Y su (X1, ..., Xm) 5. Pateikti tyrimo rezultatų taikymo pavyzdžius; 6. Atlikti prognozę slenkančio vidurkio ir eksponentinio išlyginimo metodais ir apskaičiuoti vidutines kvadratines paklaidas. 2. Koreliacinė analizė Y su kiekvienu X1, X2, X3, X4, X5, X6 Koreliacinė analizė – tai yra ryšių priklausomybė, kai tiriamos stochastinės priklausomybės. Stochastinė priklausomybė – tai tokia priklausomybė, kai, kintant nepriklausomam kintamajam X, kinta priklausomojo kintamojo Y tikimybinis pasiskirstymas (tokia priklausomybė tarp dviejų kintamųjų, kai vienas iš jų yra atsitiktinis). Funkcinė priklausomybė – tai tokia priklausomybė tarp dviejų kintamųjų, kai kiekvienai nepriklausomojo kintamojo X reikšmei galima nurodyti priklausomojo kintamojo reikšmę Y (žinodami X, galime surasti Y). Šio tyrimo tikslas – nustatyti, ar egzistuoja stochastinis ryšys tarp Y ir atsitiktinių veiksnių (X1, X2, X3, X 4, X 5, X6). Tai galima padaryti skaičiuojant koreliacijos koeficientus (r) ir vertinant jo reikšmingumą (t) pagal Studentą. Tyrimą atliksiu, remdamasi tokiais duomenimis: Eil. Nr. Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 1 625 2 139 320 647 242 1789 2 2785 7 352 1758 1939 2569 4065 3 369 1 752 254 258 359 1467 4 999 3 2451 550 889 313 2244 5 126 2 1513 642 145 257 1568 6 2333 8 786 1644 3389 851 3900 7 2044 7 980 1594 2939 245 3630 8 8217 10 787 4033 10143 589 10258 9 5637 13 1186 2800 6437 332 7056 10 2244 8 3784 1459 3020 255 4065 11 932 3 325 524 1100 255 2167 12 5659 15 10393 2944 6523 456 7065 13 5537 16 1074 2803 6985 456 7055 14 8650 17 784 5323 9875 25 10169 15 6253 2 1400 356 789 642 8939 16 244 2 1513 642 689 458 1694 17 825 3 89 425 999 632 1976 18 -69 1 1384 594 258 125 1389 19 662 4 3117 933 896 359 2168 20 5682 16 925 2963 7523 3254 7257 21 -67 1 1182 602 258 125 1279 22 725 3 8013 410 821 725 1856 23 8217 17 763 6316 1000 442 10055 24 429 3 984 794 859 125 1868 25 -4 1 1380 619 333 354 1456 26 550 3 651 803 987 -87 1969 27 131 2 1479 677 569 125 1567 28 156 1 852 70 325 168 1245 Norint pasiekti tyrimo tikslo, reikia atlikti tokius skaičiavimus: • Suma – naudojama funkcija SUM. • Vidurkis – vidutinė visų i kintamųjų reikšmė: • Dispersija – tai yra kintamųjų išsibarstymo apie vidurkį matas: Dispersiją patikriname su funkcija VAR. • Standartinis nuokrypis – šaknis iš dispersijos. Tai yra dydis, kuris parodo, kiek vidutiniškai reikšmės yra nutolusios nuo vidurkio. Patikriname su funkcija STDEV. Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 Suma 69891 171 49038 42852 70595 14651 111216 Vidurkis 2496,11 6,11 1751,36 1530,43 2521,25 523,25 3972,00 Dispersija 30,74 5002656,94 2438093,74 9080211,33 491298,33 9320947,57 Stand. nuokrypis 5,65 2277,71 1590,09 3068,63 713,79 3109,05 • Teorinis koreliacijos apibrėžimas. Koreliacijos koeficiento reikšmės gali būti nuo -1 iki 1 ( -1

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!