facebook
twitter
vk
instagram
linkedin
google+
tumblr
akademia
youtube
skype
mendeley
Wiki
Global international scientific
analytical project
GISAP
GISAP logotip
Перевод страницы
 

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗА РЕЗУЛЬТАТОВ В ОБЛАСТИ MS EXCEL

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗА РЕЗУЛЬТАТОВ  В ОБЛАСТИ MS EXCEL
Тамаз Телия, ассоциированный профессор, кандидат технических наук, доцент

Батумская государственная морская академия, Грузия

Участник первенства: Национальное первенство по научной аналитике - "Грузия";

Рассмотрена задача построения оптимальной регрессионной модели на основе статистических данных. Для предсказания результатов установлена наилучшая регрессионная модель и определена теоритическое значение наблюдаемой величины.

Ключевые слова: уравнение регрессии, линия тренда, аппроксимация, прогноз

The problem of constructing an optimal regression model based on statistical data. To predict the results established the best regression model and theoretically determined value of the observable quantities.

Keywords: regression equation, the trend line, approximation, prediction

 

Имеются две наблюдаемые величины x и у, например, объем реализации фирмы, торгующей подержанными автомобилями, за шесть недель ее работы. Значения этих наблюдаемых величин ведены в диапазоне ячеек A2:B7 рабочего листа MS Excel 2010 и бил построен точечный график по диапазону ячеек A2:B7 (рис. 1). Здесь х – отчетная неделя, у – объем реализации за эту неделю.  

Рис. 1. Точечный график

Рис. 2. Диалоговое окно Формат линии тренда

Выделим диаграмму и выполним команду Макет►’Анализ► ’Линия тренда ►’Дополнительные параметры линии тренда. В диалоговом окне Формат линии тренда на вкладке Параметры линии тренда в группе Построение линии тренда (аппроксимация и сглаживание) (рис. 2) заданы модели построения уравнения регрессии:Линейная, Логарифмическая, Полиномиальная и Степенная.  Для всех этих моделей была построена линия тренда с учетом строк: показывать уравнение на диаграмме и поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2) (рис. 2). Результаты показаны на рисунках 3, 4, 5, 6 и 7.

а) Экспоненциальная модель 

Рис. 3. График линии тренда - Экспоненциальная модель

б) Линейная модель

Рис. 4. График линии тренда - Линейная модель

в) Логарифмическая модель

Рис. 5. График линии тренда - Логарифмическая модель

г) Полиномиальная модель (Степень: 3) 

Рис. 6. График линии тренда - Полиномиальная модель

д) Степенная модель 

Рис. 7. График линии тренда - Степенная модель

По коэффициенту корреляции R2  можно судить о правомерности использования той или иной модели уравнения регрессии (рисунки 3, 4, 5, 6 и 7). Если он лежит в диапазоне от 0,9 до 1, то данную зависимость можно использовать для предсказания результата. Чем ближе к единице коэффициент корреляции, тем более обоснованно это указывает на данную зависимость между наблюдаемыми величинами.

Как видно из рисунка 6 квадрат коэффициента корреляции, который равен 0,9845, ближе к единице, чем остальных случаях, следовательно, для предсказания результатов лучше использовать полиномиальную модель.

На основе найденных коэффициентов уравнения регрессии можно определить теоритическое значение наблюдаемой величины у и сделать прогноз о количестве продажи машин за седьмую неделю. В ячейке C2 вычислим теоритическое значение у (рис. 8) при x из A2 по формуле

=$D$2*A2^3-$E$2*A2^2+$F$2*A2+$G$2

Рис. 8. Исходные данные для построения полиномиальной модели

 

Литература:

1. Гарняев А.Ю. Excel, VBA, Internet в экономике и финансах. – СПб.: БХВ -     Петербург,2003.

0
Ваша оценка: Нет Средняя: 6.3 (8 голосов)
Комментарии: 7

Мороз Людмила Ивановна

Рассмотренная задача оценки и прогноза продажи машин является актуальной и представляет практический интерес в аспекте увеличения прогнозируемого периода и уточнения описания постановки задачи. С уважением, Л.И.Мороз.

Телия Тамаз Николаевич

Спасибо Вам, за положительную оценку моей работы. С уважением, Тамаз Телия

Ольга Егошина

Методика оценки и прогноза результатов является актуальной и применимой в практике коммерческих организаций

Петрухина Елена Владимировна

Методика, изложенная в статье, представляет практический интерес для использования в бизнес-аналитике.

Жарков Юрий Александрович

Статья интересная, как человек, который недостаточно знаком с проблемой - описание не везде понятное, но читать приятно. Спасибо.

Тойво Таннинг

Хороший подход. Мой совет, чтобы продолжить.

Казбеков Бекет

Показан пример реализации задачи построения оптимальной регрессионной модели в среде MS Excel 2010. Используя найденные коэффициенты уравнения регрессии определены теоретические значения наблюдаемой величины у и выполнен прогноз о количестве продажи подержанных машин за седьмую неделю. Представляет практический интерес. beket
Комментарии: 7

Мороз Людмила Ивановна

Рассмотренная задача оценки и прогноза продажи машин является актуальной и представляет практический интерес в аспекте увеличения прогнозируемого периода и уточнения описания постановки задачи. С уважением, Л.И.Мороз.

Телия Тамаз Николаевич

Спасибо Вам, за положительную оценку моей работы. С уважением, Тамаз Телия

Ольга Егошина

Методика оценки и прогноза результатов является актуальной и применимой в практике коммерческих организаций

Петрухина Елена Владимировна

Методика, изложенная в статье, представляет практический интерес для использования в бизнес-аналитике.

Жарков Юрий Александрович

Статья интересная, как человек, который недостаточно знаком с проблемой - описание не везде понятное, но читать приятно. Спасибо.

Тойво Таннинг

Хороший подход. Мой совет, чтобы продолжить.

Казбеков Бекет

Показан пример реализации задачи построения оптимальной регрессионной модели в среде MS Excel 2010. Используя найденные коэффициенты уравнения регрессии определены теоретические значения наблюдаемой величины у и выполнен прогноз о количестве продажи подержанных машин за седьмую неделю. Представляет практический интерес. beket
Партнеры
 
 
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
Would you like to know all the news about GISAP project and be up to date of all news from GISAP? Register for free news right now and you will be receiving them on your e-mail right away as soon as they are published on GISAP portal.