Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!

Список индивидуальных заданий

Вариант 1.

Задание 1. Предприятию городского транспорта необходимо сделать прогноз расходов на следующий год для этого необходимо получить следующие прогнозируемые данные: цена на бензин, расходы на амортизацию, расходы на зарплату, расходы на медицинское страхование. С помощью статистической функции «ТЕНДЕНЦИЯ», в своей рабочей книге на листе Задание 1, сделайте искомый прогноз на 2006 год, используя данные следующей таблицы. Результат прогнозирования занесите в файл отчеты в виде таблицы.


Цена на бензин, руб				8,5	9,5
Амортизация на ед. транспорта, тыс. руб
Зарплата, млн. руб.	3,7	5,3	6,7				13,5
Медицинское страхование, млн.руб.	0,4	0,45	0,47	0,8		1,3	1,5

Задание 2. Сделайте прогноз роста цен на бензин на 2006 год по данным таблицы Задания 1, с помощью линии тренда. Используйте пять разных типов аппроксимации: линейная, степенная, логарифмическая, экспоненциальная, полиномиальная (для полиномиальной использовать различные степени 2-ю, 3-ю, 4-ю). По каждой линии регрессии определите прогнозируемую стоимость бензина в 2006. Построение линий регрессии осуществите на листе Задание 2 своей рабочей книги (должны быть представлены 7 линий регрессии). В файл отчета запишите уравнения регрессии для каждого типа аппроксимации, значение R² и прогнозируемую стоимость бензина в 2006 году. Определите и запишите, какой тип аппроксимации лучше описывает зависимость цен на бензин от времени.

Вариант 2.

Задание 1. Предприятию, занимающемуся пошивом женской одежды для населения, необходимо осуществить планирование выпуска продукции на следующий год. Для этого необходимо сделать прогноз спроса на тот или иной вид продукции. Есть данные (см. таблицу) по спросу населения на продукцию предприятия за 7 последних лет. С помощью статистической функции «ТЕНДЕНЦИЯ», в своей рабочей книге на листе Задание 1, сделайте искомый прогноз на 2006 год, используя данные таблицы. Результат прогнозирования занесите в файл отчеты в виде таблицы.


Юбки, тыс шт.
Брюки, тыс шт.
Платья, тыс шт.		2,5	2,5	3,5
Костюмы, тыс шт.	1,5

Задание 2. Сделайте прогноз спроса на брюки на 2006 год по данным таблицы Задания 1, с помощью линии тренда. Используйте пять разных типов аппроксимации: линейная, степенная, логарифмическая, экспоненциальная, полиномиальная (для полиномиальной использовать различные степени 2-ю, 3-ю, 4-ю). По каждой линии регрессии определите прогнозируемый спрос на брюки на 2006. Построение линий регрессии осуществите на листе Задание 2 своей рабочей книги (должны быть представлены 7 линий регрессии). В файл отчета запишите уравнения регрессии для каждого типа аппроксимации, значение R² и прогнозируемый спрос на брюки в 2006 году. Определите и запишите, какой тип аппроксимации лучше описывает зависимость спроса на брюки от времени.

Вариант 3.

Задание 1. Городскомупищекомбинату, занимающемуся производством кондитерских изделий, для осуществления ценовой политики на следующий месяц требуется осуществить прогноз изменения цен на основные ингредиенты своей продукции. Есть данные (см. таблицу) по изменению закупочной стоимости основных ингредиентов за последние 12 месяцев С помощью статистической функции «ТЕНДЕНЦИЯ», в своей рабочей книге на листе Задание 1, сделайте искомый прогноз на 2006 год, используя данные таблицы. Результат прогнозирования занесите в файл отчеты в виде таблицы.

	1-й	2-й	3-й	4-й	5-й	6-й	7-й	8-й	9-й	10-й	11-й	12-й	13-й
Мука, руб/кг	4,5	4,5		5,5	5,5	5,8		5,5				6,5
Сахар, руб/кг	15,5			16,5		16,5			17,5
Масло сливочное руб/кг
яйца, руб/шт.	2,5	2,6	2,3		1,7	1,7	1,6	1,8	1,8		2,2	2,4

Задание 2. Сделайте прогноз цены на яйца на будущий месяц по данным таблицы Задания 1, с помощью линии тренда. Используйте пять разных типов аппроксимации: линейная, степенная, логарифмическая, экспоненциальная, полиномиальная (для полиномиальной использовать различные степени 2-ю, 3-ю, 4-ю). По каждой линии регрессии определите прогнозируемую цену на яйца на будущий месяц. Построение линий регрессии осуществите на листе Задание 2 своей рабочей книги (должны быть представлены 7 линий регрессии). В файл отчета запишите уравнения регрессии для каждого типа аппроксимации, значение R² и прогнозируемую цену на яйца в 2006 году. Определите и запишите, какой тип аппроксимации лучше описывает зависимость цены на яйца от времени.

Вариант 4.


Юбки, тыс шт.
Брюки, тыс шт.
Платья, тыс шт.		2,5	2,5	3,5
Костюмы, тыс шт.	1,5

Задание 2. Сделайте прогноз спроса на костюмы на 2006 год по данным таблицы Задания 1, с помощью линии тренда. Используйте пять разных типов аппроксимации: линейная, степенная, логарифмическая, экспоненциальная, полиномиальная (для полиномиальной использовать различные степени 2-ю, 3-ю, 4-ю). По каждой линии регрессии определите прогнозируемый спрос на костюмы на 2006. Построение линий регрессии осуществите на листе Задание 2 своей рабочей книги (должны быть представлены 7 линий регрессии). В файл отчета запишите уравнения регрессии для каждого типа аппроксимации, значение R² и прогнозируемый спрос на костюмы в 2006 году. Определите и запишите, какой тип аппроксимации лучше описывает зависимость спроса на костюмы от времени.

Вариант 5.

	1-й	2-й	3-й	4-й	5-й	6-й	7-й	8-й	9-й	10-й	11-й	12-й	13-й
Мука, руб/кг	4,5	4,5		5,5	5,5	5,8		5,5				6,5
Сахар, руб/кг	15,5			16,5		16,5			17,5
Масло сливочное руб/кг
яйца, руб/шт.	2,5	2,6	2,3		1,7	1,7	1,6	1,8	1,8		2,2	2,4

Задание 2. Сделайте прогноз цены на сахар на будущий месяц по данным таблицы Задания 1, с помощью линии тренда. Используйте пять разных типов аппроксимации: линейная, степенная, логарифмическая, экспоненциальная, полиномиальная (для полиномиальной использовать различные степени 2-ю, 3-ю, 4-ю). По каждой линии регрессии определите прогнозируемую цену на яйца на будущий месяц. Построение линий регрессии осуществите на листе Задание 2 своей рабочей книги (должны быть представлены 7 линий регрессии). В файл отчета запишите уравнения регрессии для каждого типа аппроксимации, значение R² и прогнозируемую цену на сахар в 2006 году. Определите и запишите, какой тип аппроксимации лучше описывает зависимость цены на сахар от времени.

Пример выполнения работы

Задание 1. Предприятию городского транспорта необходимо осуществить планирование на будущий год изменения числа транспортных средств 3 видов. Для этого необходимо сделать прогноз на изменение количества перевезенных пассажиров за год. С помощью статистической функции «ТЕНДЕНЦИЯ сделайте искомый прогноз на 2006 год, используя данные следующей таблицы.

Число пассажиров, млн. чел.
Автобусы	17,5		19,5
Микроавтобусы		4,7		9,8

Выполнение:

1. В Excel создайте новую книгу. Сохраните ее, используя имя следующего формата: «Ваша фамилия, Лабораторная работа №1, Вариант№_». Переименуйте первый лист книги в «Задание№1».

2. На листе «Задание№1» введите данные таблицы (при необходимости увеличьте ширину столбца А). Таким образом в ячейках В1:I1 запишем года, а в ячейках В2:Н3 – данные по перевозкам.

3. Выделите ячейку I2 и добавьте в эту ячейку функцию «ТЕНДЕНЦИЯ». Для этого вызовите мастер функций, выберите раздел Статистические, а затем функцию «ТЕНДЕНЦИЯ».

4. В диалоговом окне ТЕНДЕНЦИЯ (рис.1) в поле Изв_знач_у введите (или выберите) диапазон ячеек В2:Н2). В поле Изв_знач_х введите (или выберите) диапазон ячеек В1:Н1. В поле Нов_знач_х введите 2006 (или выберите ячейку I1). Далее щелкните на кнопке ОК. В результате в ячейке I2 появится число 24,43. Т.е. прогнозируемое число перевезенных пассажиров автобусами в 2006 году – 24,43 млн. чел.

5. Не снимая выделения с ячейки I2, установите курсор в строку формул и сделайте ссылки на диапазон ячеек В1:Н1 и на ячейку I1 абсолютными, т.е. формула должна иметь вид =ТЕНДЕНЦИЯ(B2:H2;$B$1:$H$1;$I$1). Зафиксируйте изменение.

6. Далее скопируйте содержимое ячейки I2 в I3. В результате в ячейке I3 получим прогнозируемое число перевезенных пассажиров микроавтобусами в 2006 году – 10,67 млн. чел.

Задание 2. Сделайте прогноз числа перевезенных пассажиров микроавтобусами на 2006 год по данным таблицы Задания 1, с помощью линии тренда. Используйте пять разных типов аппроксимации: линейная, степенная, логарифмическая, экспоненциальная, полиномиальная (для полиномиальной использовать различные степени 2-ю, 3-ю, 4-ю). По каждой линии регрессии определите прогнозируемое число перевезенных пассажиров микроавтобусами в 2006. Запишите уравнения регрессии для каждого типа аппроксимации, значение R² и прогнозируемое число перевезенных пассажиров. Определите, какой тип аппроксимации лучше описывает число перевезенных пассажиров микроавтобусами от времени.

Выполнение:

1. На лист «Задание№2» в соответствующие ячейки скопируйте ячейки А1:Н3 листа «Задание№1».

2. Выделите ячейки В1:Н1и удерживая Ctrl, выделите В3:Н3.

3. Вызовите Мастер диаграмм (используя инструмент или команду Вставка/Функция) и в открывшемся окне Мастер диаграмм выбрать в группе Тип – Точечная и сразу нажать Готово.

4. Не сбрасывая выделения с диаграммы, выполните команду Диаграмма/Добавить линию тренда.

5. В появившемся диалоговом окне Линия тренда (рис 2) на вкладке Тип выберите одну из зависимостей, к примеру, возьмем линейную.

6. На вкладке Параметры установите прогноз на 1 единицу вперед, активизируйте переключатели Показывать уравнения на диаграмме и Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2), а затем нажмите ОК.

7. В результате будет получен график линейной регрессионной зависимости. На этом графики также будет отображаться уравнение регрессии (у = 1,1857х – 2366,9) и величина достоверности аппроксимации R²= 0,8185. Запишите эти величины в файл отчета.

При помощи отображенного на графике уравнения регрессии найдите число перевезенных пассажиров в 2006 году. Для этого предварительно отобразите коэффициенты уравнения с бóльшим числом десятичных знаков – выделите надпись с уравнением регрессии, в пункте меню Формат → Выделенные подписи данных… установите формат числа Числовой с 16 десятичными знаками после запятой.

8. Используя полученное уравнение y = 1,1857142857144000x - 2366,8714285711900000 определите число перевезенных пассажиров в 2006 году (~11,7 млн. чел.). Запишите это значение в файл отчета.

9. Далее повторите пункты 2-8 для других типов аппроксимации. Всего должно быть получено 7 графиков регрессии. Для определения лучшей регрессионной зависимости необходимо сравнить величины R²различных уравнений регрессии. Чем ближе к единице величина R², тем лучше данное уравнение регрессии описывает зависимость.

Контрольные вопросы к защите

1. Что называется прогнозированием?

2. Приведите классификацию прогнозов в зависимости от периода упреждения.

3. Сущность метода экстраполяции.

4. Какая зависимость называется статистической?

5. Какая зависимость называется корреляционной?

6. Что такое коэффициент корреляции?

7. Что называется уравнением регрессии?

8. Какие Вы знаете корреляционные зависимости? Охарактеризуйте их.

9. Для чего используется функция ТЕНДЕНЦИЯ. Как вызвать эту функцию.

10. Какие аргументы функции ТЕНДЕНЦИЯ вы знаете?

11. Каким образом строится линия тренда?

Способ оценки результатов

По каждой лабораторной работе предусмотрен зачёт. Лабораторная работа будет зачтена, если преподавателю будут представлены книга Excel с выполнением заданий, предусмотренных вариантом, а также файл отчета, содержащий, результаты выполнения заданий и ответы на контрольные вопросы.

⇐ Предыдущая 1 23

Воспользуйтесь поиском по сайту: