Моделирование производственных процессов
Расчет коэффициентов регрессии. Теоретическая и экспериментальная зависимость параметров а и b. Определение значений статистической дисперсии и среднеквадратического отклонения. Составление графика гистограммы распределения признака и кумулятивной прямой.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 12.05.2014 |
| Размер файла | 679,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное Государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
"Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых"
Кафедра Автомобильного транспорта
Контрольная работа по дисциплине
"Моделирование производственных процессов"
Выполнил:
студент гр. ЗСТуд-111
Беспалов Д.А.
Принял:
доцент кафедры АТ
Баженов М.Ю.
Владимир 2014
Задание 1
Используя опытные данные рассчитать коэффициенты регрессии с помощью ручного счета и ЭВМ. Привести графики теоретической и экспериментальной зависимости.
Заданы некоторые значения и соответствующие им значения , которые заданы таблицей 1.
Таблица 1 Исходные данные
|
Значения |
=i |
Значения |
||
|
1 |
3,90 |
11 |
2,35 |
|
|
2 |
3,82 |
12 |
2,49 |
|
|
3 |
3,60 |
13 |
2,19 |
|
|
4 |
3,47 |
14 |
1,82 |
|
|
5 |
3,31 |
15 |
1,69 |
|
|
6 |
3,05 |
16 |
1,54 |
|
|
7 |
3,14 |
17 |
1,22 |
|
|
8 |
2,89 |
18 |
1,17 |
|
|
9 |
2,66 |
19 |
1,04 |
|
|
10 |
2,53 |
20 |
1,12 |
Требуется найти зависимость :
Для определения численной величины параметров а и b составим расчетную таблицу 2:
|
i |
|||||
|
1 |
1 |
3,90 |
3,90 |
1 |
|
|
2 |
2 |
3,82 |
7,64 |
4 |
|
|
3 |
3 |
3,60 |
10,8 |
9 |
|
|
4 |
4 |
3,47 |
13,88 |
16 |
|
|
5 |
5 |
3,31 |
16,55 |
25 |
|
|
6 |
6 |
3,05 |
18,3 |
36 |
|
|
7 |
7 |
3,14 |
21,98 |
49 |
|
|
8 |
8 |
2,89 |
23,12 |
64 |
|
|
9 |
9 |
2,66 |
23,94 |
81 |
|
|
10 |
10 |
2,53 |
25,3 |
100 |
|
|
11 |
11 |
2,35 |
25,85 |
121 |
|
|
12 |
12 |
2,49 |
29,88 |
144 |
|
|
13 |
13 |
2,19 |
28,47 |
169 |
|
|
14 |
14 |
1,82 |
25,48 |
196 |
|
|
15 |
15 |
1,69 |
25,35 |
225 |
|
|
16 |
16 |
1,54 |
24,64 |
256 |
|
|
17 |
17 |
1,22 |
20,74 |
289 |
|
|
18 |
18 |
1,17 |
21,06 |
324 |
|
|
19 |
19 |
1,04 |
19,76 |
361 |
|
|
20 |
20 |
1,12 |
22,4 |
400 |
|
Находим координаты для теоретической зависимости:
регрессия дисперсия гистограмма кумулятивный
Рисунок 1. Теоретическая и экспериментальная зависимость.
Задание 2
По предоставленной методике обработать статистический ряд, рассчитать, определить основные числовые характеристики. Привести графики гистограммы распределения признака и кумулятивной прямой.
Таблица 1. Исходные данные
|
i |
i |
|||
|
1 |
0,03 |
16 |
0,21 |
|
|
2 |
0,20 |
17 |
0,12 |
|
|
3 |
0,10 |
18 |
0,05 |
|
|
4 |
0,13 |
19 |
0,10 |
|
|
5 |
0,14 |
20 |
0,18 |
|
|
6 |
0,08 |
21 |
0,19 |
|
|
7 |
0,07 |
22 |
0,08 |
|
|
8 |
0,13 |
23 |
0,14 |
|
|
9 |
0,22 |
24 |
0,17 |
|
|
10 |
0,16 |
25 |
0,19 |
|
|
11 |
0,17 |
26 |
0,09 |
|
|
12 |
0,12 |
27 |
0,14 |
|
|
13 |
0,15 |
28 |
0,13 |
|
|
14 |
0,09 |
29 |
0,14 |
|
|
15 |
0,14 |
30 |
0,14 |
1 Определить среднеарифметическую случайную величину:
,
где - значения элементов ряда.
n - число элементов ряда.
;
где h - ширина частичного интервала;
R - размах измерения значений параметра;
K - число интервалов.
2 Определение границы интервалов.
;
где - нулевое, крайнее значение интервала.
3 Определяем число элементов значений, попавших в i - интервал:
1й интервал 0,015ч0,045;
2й интервал 0,045ч0,075;
3й интервал 0,075ч0,105;
4й интервал 0,105ч0,135;
5й интервал 0,135ч0,165;
6й интервал 0,165ч0,195;
7й интервал 0,195ч0,225;
4 Определяем частоту i интервала
;
;
;
;
;
;
;
5 Определяем накопленную часть
Результаты вводим в таблицу
|
№ интервала |
Ширина интервала; |
Середина интервала; |
Частота; |
Частность; |
Накопленная частность; |
|
|
1 |
0,015ч0,045 |
0,03 |
1 |
0,033 |
0,033 |
|
|
2 |
0,045ч0,075 |
0,06 |
2 |
0,067 |
0,1 |
|
|
3 |
0,075ч0,105 |
0,09 |
6 |
0,2 |
0,3 |
|
|
4 |
0,105ч0,135 |
0,12 |
5 |
0,167 |
0,467 |
|
|
5 |
0,135ч0,165 |
0,15 |
8 |
0,267 |
0,734 |
|
|
6 |
0,165ч0,195 |
0,18 |
5 |
0,167 |
0,9 |
|
|
7 |
0,195ч0,225 |
0,21 |
3 |
0,1 |
1 |
6 Определяем основные числовые характеристики
6.1 Определяем среднеарифметическое значение
6.2 Определение статистической дисперсии
6.3 Определение среднего квадратичного отклонения
регрессия дисперсия гистограмма кумулятивный
7 Строим графики
Рисунок 1. Гистограмма распределения признака
Рисунок 2. Кумулятивная кривая
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции и статистической значимости коэффициентов регрессии. Оценка статистической значимости параметров регрессионной модели с помощью t-критерия. Уравнение множественной регрессии со статистически факторами.
лабораторная работа [30,9 K], добавлен 05.12.2010Проверка графика на анормальности и наличие тренда. Определение параметров линейной регрессии. Сглаживание уровней ряда методом простой скользящей средней. Расчет среднеквадратического отклонения. Адекватность и точность параметров нелинейных регрессий.
контрольная работа [912,4 K], добавлен 26.05.2016Методика определения параметров линейной регрессии, составления экономической интерпретации коэффициентов регрессии. Проверка выполнения предпосылок МНК. Графическое представление физических и модельных значений. Нахождение коэффициентов детерминации.
контрольная работа [218,0 K], добавлен 25.05.2009Расчет коэффициентов уравнения регрессии и оценка их значимости. Определение среднеквадратичного отклонения и среднеквадратичной ошибки, вычисление коэффициентов регрессии. Определение критериев Стьюдента. Расчет статистических характеристик модели.
контрольная работа [137,2 K], добавлен 14.09.2009Определение количественной зависимости массы пушного зверька от его возраста. Построение уравнения парной регрессии, расчет его параметров и проверка адекватности. Оценка статистической значимости параметров регрессии, расчет их доверительного интервала.
лабораторная работа [100,5 K], добавлен 02.06.2014Определение параметров линейной регрессии и корреляции с использованием формул и табличного процессора MS Excel. Методика расчета показателей парной нелинейной регрессии и корреляции. Вычисление значений линейных коэффициентов множественной детерминации.
контрольная работа [110,4 K], добавлен 28.07.2012Формулы вычисления критерия Пирсона, среднего квадратического отклонения и значений функций Лапласа. Определение свойств распределения хи-квадрата. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова. Построение графика распределения частот в заданном массиве.
контрольная работа [172,2 K], добавлен 27.02.2011Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление остатков, расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков и построение графика остатков. Проверка выполнения предпосылок МНК.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 25.06.2010Нахождение уравнения линейной регрессии, парного коэффициента корреляции. Вычисление точечных оценок для математического ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения показателей x и y. Построение точечного прогноза для случая расходов на рекламу.
контрольная работа [216,6 K], добавлен 12.05.2010Расчет параметров парной линейной регрессии. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Статистический анализ с помощью ППП MS EXCEL.
контрольная работа [1,6 M], добавлен 14.05.2008
