loess(VX,VY,Span) возвращает вектор требуемой функции interp, чтобы найти набор полиномов 2-го порядка, которые наилучшим образом приближают заданные окрестности опытных точек определённых векторами VX и VY.
Аргумент span>0 определяет насколько большие окрестности опытных точек задаются.
inter(VS,VX,VY,X) – возвращает интерполяцию значений Y соответствующих значениям Х.
Вектор VS вычисляется с помощью функций loess или regress на основе опытных данных занесенных в вектора VX и VY.
Т.к. regress пытается приблизить все точки данных одним полиномом, то она не дает точного результата для данных несвязанных единой полиномиальной зависимостью. В этом случае используется функция loess, позволяющая выполнить аппроксимацию с помощью нескольких полиномов.
Аргумент span рекомендуется задавать порядка 0,50,75
Пример:
I := 0,…49
VXi := i
опыт
span = 0,3
VS := loess(VX,VZ,span)
f(x) := interp(VS,VX,VZ,x)
|
Оптимизация в среде EXCEL
1. Рабочая таблица.
2. Базы данных (EXCEL).
3. Диаграмма (позволяет строить графики, диаграммы и т.д.).
Рабочую таблицу можно представить как электронный план документа, граф и строки, которые связывают формулы.
Рабочие таблицы объединены в книгу. Книга хранится в виде файла на диске и имеет расширение xls. Книга может содержать от 1 до 256 таблиц рабочих, которые называются листами.
A |
B |
C |
… |
|
1 |
||||
2 |
||||
3 |
||||
… |
Столбцы A, B, C до буквы Z, затем идет АА, ВВ и т.д. всего их 256. Строк примерно 65000.
Каждая клетка имеет свой номер.
Область В1:С4; А1.
Ввод данных
Базовые операции:
<
<=
>
>=
<>
=
& конкатенация (слияние текста).
EXCEL позволяет решать задачи оптимизации, но для этого необходимо активизировать средства поиск решения (Сервис – Настройка – Поиск решения).
Решение задачи раскроя
A |
B |
C |
D |
E |
F |
G |
H |
|
1 |
Вариант 1 |
Вариант 2 |
Вариант 3 |
Вариант 4 |
Факт |
План |
Отклонение |
|
2 |
Заготовка А |
4 |
3 |
1 |
0 |
0 |
180 |
F2-G2 |
3 |
Заготовка В |
0 |
3 |
9 |
12 |
0 |
900 |
F3-G3 |
4 |
Отходы |
12 |
5 |
3 |
0 |
0 |
||
5 |
Количество |
1 |
1 |
1 |
1 |
1=B2*B5+C2*C5+D2*D5+E2*E5
2= 3 3 3 3
3= 4 4 4 4
Сервис Поиск решения
Модели регрессионного анализа
1. Модель одномерного регрессионного анализа
В одномерном анализе на результаты Y воздействует только 1 фактор Х. Мы предполагаем наличие связи между выходом и входом.
|
Пример связей: Y=2X – линейная связь
- квадратичная связь может создаваться полиномом n-ой степени.
Нам необходимо определить эту связь на основании опытных данных.
Методика решения:
1. Проводим эксперимент с n опытами, где для каждого значения Х изменяем выходное значение Y. Результаты оформляем в виду таблицы:
Х1 |
Х2 |
… |
Хn |
Y1 |
Y2 |
… |
Yn |
2. Подбираем вид зависимости Y от Х , для этого:
1) подготавливаем график зависимости Y от Х ;
2) рассчитываем коэффициент корреляции;
3) определяем значимость коэффициента корреляции;
4) рассчитываем коэффициент детерминации;
5) по коэффициенту детерминации определяем степень зависимости Y от Х;
6) определяем вид уравнения (вид зависимости, используется график и коэффициент детерминации);
7) рассчитываем коэффициенты уравнения регрессии.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.