Построение регрессионных моделей с помощью табличного процессора

Лабораторную работу выполнял: Ковалева Василиса

Вариант 1

Тип тренда	Уравнение тренда	R2
Линейный	y = 0, 3733x + 21, 293	0, 9831
Квадратичный	y = 0, 0051x^2 + 0, 2963x + 21, 498	0,9855
Логарифмический	y = 1,8604Ln(x) + 20,745	0,8363
Степенной	20,903x^0,0778	0,852
Экспоненциальный	21,408e^0,0155x	0,9855
Полином третей степени	Не показывает уравнение	≈0,5

Вывод: для графика, полученного по экспериментальным точкам больше всего подходит регрессионная модель, построенная с помощью квадратичного типа тренда.

Ёе формула имеет вид

y = 0, 0051x^2 + 0, 2963x + 21, 498

R² равен

0,9855

По полученной формуле рассчитайте предполагаемую стоимость на 16 число.

27, 54

Вывод по работе: 

Существует несколько способов представления информации, но регрессивные модели помогают нам "предсказать" данные на будущее. Для этого в Word Exel есть 6 видов трендов. Может получиться так, что для конкретных данных подходят 2 типа трендов, тогда лучше всего брать тот тренд, по которому легче считать R^2.