Расчет с использованием компьютерной программы

А теперь покажем, как всю эту громоздкую и довольно затратную по времени процедуру можно весьма элегантным образом заменить услугами Excel. Для этого на рабочем листе Excel предварительно создадим таблицу с исходными данными, в которой укажем содержимое табл.4. Причем саму таблицу построим по столбцам и поместим ее в ячейках A1:C9. Итоговый результат показан на рис.2.

Далее будем действовать привычным образом:

− в главном меню запустим серию команд Сервис/Анализ данных/Регрессия;

− в появившемся диалоговом окне заполним поля ввода данных для обоих параметров у и х; для этого в каждое окно (Входной интервал Yи Входной интервал Х) поместим наши данные, выделив их предварительно в соответствующих столбцах (напомним, что для функции у ее данные «сидят» в третьем столбце С2:С9, а для переменной х – во втором, т.е. В2:В9; при этом выделяются только те ячейки, которые содержат исключительно числовые показатели);

− отметим Уровень надежности(доверительную вероятность), равный 95 %;

− укажем в окне вывода Выходнойинтервал ту ячейку, от которой будет формироваться весь блок получаемых статистических показателей, этоD11;

− после чего нажмем кнопку ОК.

На рис.2 в собранном виде представлены все упомянутые элементы – исходная таблица (в верхнем левом углу), заполненное диалоговое окно Регрессияи, наконец, рассчитанные статистические показатели под заголовком «Вывод итогов».

Старательный Excel выдал, как мы видим, весьма богатый набор разнообразных статистических материалов. Выберем, однако, из них только те, которые нам потребуются для заключительных рассуждений.

Интерес представляют показатели, которые именованы как «Коэффициенты». Один из них назван «Y-пересечение», а второй –«Переменная Х1». Это и есть нужные нам коэффициенты регрессии: свободный член b0 и коэффициент b1 при аргументе х. Если затем провести надлежащее округление до второго знака после запятой, то получим уже знакомые нам числа 3,73 и 0,53, которые были рассчитаны ранее, что называется, «на коленке».

Рис. 13. Лист Excel с результатами расчета коэффициентов регрессии

Таким образом, на примере предложенной задачи мы познакомилисьс проведением регрессионного анализа различными приемами: весьма архаичным, требующим значительных и трудоемких расчетов, и компьютерным, легко и быстро позволяющим получить итоговый результат.

И последнее. После вычисления коэффициентов полученное уравнение регрессии надлежит подвергнуть проверке на адекватность. Такая процедура была выполнена нами, когда рассматривался первый вариант анализа. Однако и Excel позволяет сделать то же самое. Тот набор показателей, который мы проигнорировали, когда оценивали представленные данные под заголовком «Вывод итогов», как раз и призван сделать необходимые по этому поводу заключения. Ограничимся пока этими результатами (т.к. оценку при годности уравнения мы дали, хотя и весьма обременительным способом), более обстоятельно с возможностями Excel познакомимся в следующей главе.

3. МЕТОДИЧЕСКОЕ И МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

3.1. Методические указания по выполнению лабораторной работы – по числу студентов, присутствующих на занятиях.

3.2. Раздаточный материал (индивидуальные исходные данные, персональный компьютер для выполнения вычислений с использованием EXCEL) — по числу студентов.