1. Открытый урок по информатикеТема: Моделирование. Основные этапы построения моделей. Построение регрессионных моделей с использованием Excelпреподаватель: Бабаева Фидан Шахсаддиновна

2. Входные данные объект Выходные данные • Что такое регрессионная модель? ? Неизвестен механизм работы

3. Основные этапы составления моделей: • Словесная постановка задачи • моделирования • 2. Формализованная постановка • 3. Компьютерное моделирование • 4. Анализ модели – проведение • компьютерного эксперимента • 5. Корректировка модели

4. Словесная постановка задачи: Словесная постановка задачи: построить регрессионную модель изменения площади проданного жилья по имеющимся экспериментальным данным с целью прогнозирования его поведения.

5. Формализованная постановка задачи Дано: Х={0,1,2…13} – входная координата Y(Х)={61.7 49.4 45.8 41.8 41.0 38.2 34.3 32.7 32 31.1 30.0 31.7 33.8 42.0} – выходная координата Допущение: Yмодель(Х)=f(Х)=c+b*Х+a*Х2 Неизвестные параметры: a, b, c

6. Метод наименьших квадратов • Автор: Гаусс • Суть: найти такую функцию (т.е. коэффициенты уравнения модели), чтобы сумма квадратов отклонений экспериментальных точек от модели оказалась минимальной Линия 1 Выходная координата Входная координата

7. Построение компьютерной моделишаг 1: ввод исходных данных

8. Построение компьютерной моделишаг 2: нахождение уравнения регрессии

9. Выбор типа регрессионной модели и параметров

10. Анализ полученной модели

11. Выбор альтернативной модели – и построение новой кривой регрессии Y=ax4+bx3+cx2+dx+e Неизвестные параметры: a, b, c, d, e a = 0 .0099 b = - 0.2883 c = 3.1226 d = - 16.679 e = 74.491