Определение параметров регрессионной зависимости полной фактической себестоимости от общехозяйственных и общепроизводственных расходов
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
ВВЕДЕНИЕ
Программа разрабатывается на основании задания на курсовую работу, выданного учреждением образования Гомельский государственный технический университет имени П.О. Сухого.
Целью курсовой работы является написание программы, обеспечивающей быстрый вывод итога регресса зависимости, что позволит даже практически неподготовленному пользователю ЭВМ быстро получить необходимый результат расчета.
Программа написана в среде разработки Borland С++ Builder и создана в виде оконного приложения, что значительно упрощает работу малоопытному пользователю ЭВМ.
Программа, разрабатываемая в ходе курсовой работы, поможет быстро рассчитать параметры регресса(регрессивный анализ) зависимости полной фактической себестоимости от общехозяйственных и общепроизводственных расходов.
Регрессионный анализ - это статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные - критериальными. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных.
Цели регрессионного анализа:
определение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами (независимыми переменными);
предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой;
определение вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой;
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Исходными данными задачи являются:
1.набор значений фактора и набор значений результата
где n - количество значений;
2.две функции и , которые будут использоваться как регрессионные зависимости;
.указываются формулы, с помощью которых можно рассчитать значения параметров и таких, что зависимость наилучшим образом приближает исходные наборы фактора и результата , а также указываются аналогичные формулы для расчета параметров и ;
.название функциональности системы программирования.
На основе указанных исходных данных требуется выполнить следующее:
1.разработать алгоритм и представить его в виде блок-схемы и программы на языке Си, который для заданных наборов фактора и результата рассчитывает следующие статистические характеристики:
2.средние значения этих наборов
, ;
3.дисперсии
,
4.среднеквадратические отклонения
,
5.коэффициент парной корреляции
)в алгоритме должен быть предусмотрен анализ вычисленного значения парной корреляции r: если , то считают, что между фактором и результатом отсутствует функциональная зависимость, а при считают, что функциональная зависимость существует;
2)далее в алгоритме следует предусмотреть вычисление характеристик регрессионных зависимостей
и
Для этого надо вычислить:
1)значения параметров , , и по формулам, указанным в задании (указанные формулы выведены из условия минимальности суммы квадратов отклонений значений и от в точках );
)вычислить значения результата по регрессионным зависимостям
a.,
3)вычислить остаточные дисперсии
a.,
4)вычислить коэффициенты Фишера, характеризующие качество приближений функций и к заданному результату
a.,
5)в заключение алгоритм должен сравнить полученные значения и - лучшей регрессионной зависимостью является та, для которой коэффициент Фишера имеет большее значение;
)следующим этапом работы является подготовка данных для отладки составленной программы. Подготовка данных выполняется с помощью надстройки MS Excel Пакет анализа следующим образом:
.заполните ячейки листа рабочей книги Excel заданными значениями , получим два столбца таблицы;
.образуйте дополнительный столбец и заполните его формулами, вычисляющими некоторую функцию такую, что функция может быть представлена линейной функцией ;
.вызовите надстройку Пакет анализа и в диалоговом окне Анализ данных выберите элемент Регрессия;
.в диалоговом окне Регрессия укажите в качестве входного интервала Y диапазон ячеек, содержащих значения , а в качестве входного интервала X - диапазон ячеек, содержащих значения ;
.на листе результатов проанализируйте полученное значение коэффициента детерминации R-квадрат, показывающего качество приближения исходных данных найденной регрессионной зависимостью;
.скопируйте на лист исходных данных с листа результатов полученные коэффициенты регрессии и и заполните еще один столбец значениями ;
.образуйте еще дополнительный столбец и заполните его формулами, вычисляющими некоторую функцию такую, что функцию можно представить линейной функцией ;
.аналогично предыдущему с помощью функциональности Регрессия надстройки Пакет анализа определите коэффициент детерминации и коэффициенты регрессии и , заполните новый столбец значениями ;
.постройте на одном листе графики трех функций , и с отметкой их значений в точках ;
.сделайте вывод о качестве приближения заданных значений найденными регрессионными зависимостями.
РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
Программа Определение параметров регрессивной зависимости полной фактической себестоимости от общехозяйственных и общепроизводственных расходов предназначена для автоматизации расчетов параметров р?/p>