Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
| Код |
591425 |
| Дата создания |
2019 |
| Страниц |
29
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 17 сентября в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Введение 5
Глава 1. Теоретическая часть 7
1.1 Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов 7
1.2 Линеаризация экспоненциальной зависимости 10
1.3 Элементы теории корреляции 10
1.4 Значение функции линейн 13
Глава 2. Расчетная часть 16
2.1 Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов 16
2.2 Построение графиков и использование функции ЛИНЕЙН 22
Заключение 28
Список использованной литературы 29
Введение
Аппроксимация (от латинского "approximate" -"приближаться") - приближенное выражение математических объектов через другие более простые, более удобные в пользовании или просто более известные. В научных исследованиях аппроксимация применяется для описания, анализа, обобщения и дальнейшего использования эмпирических результатов.
Как известно, между величинами может существовать функциональная связь, когда одному значению аргумента соответствует одно определенное значение.
При выборе аппроксимации следует исходить из конкретной задачи исследования. Обычно, чем более простое уравнение используется для аппроксимации, тем более приблизительно получаемое описание зависимости. Поэтому важно считывать, насколько существенны и чем обусловлены отклонения конкретных значений от получаемого тренда. При описании зависимости эмпирически определенных значений можно добиться и гораздо большей точности, используя какое-либо более сложное, многопараметрическое уравнение. Однако нет никакого смысла стремиться с максимальной точностью передать случайные отклонения величин в конкретных рядах эмпирических данных. Выбирая метод аппроксимации, исследователь всегда идет на компромисс: решает, в какой степени в данном случае целесообразно и уместно «пожертвовать» деталями и, соответственно, насколько обобщенно следует выразить зависимость сопоставляемых переменных.
Фрагмент работы для ознакомления
В данной курсовой работе рассмотрен метод наименьших квадратов, применяемый для аппроксимации биржевых данных.
В основной части работы рассмотрены теоретические основы метода наименьших квадратов. Затем на практике закреплены навыки работы с табличным процессором Microsoft Excel, рассмотрены линейная, квадратичная и экспоненциальная аппроксимация и построены графики.
Работа содержит пояснительную записку объемом 29 стр., включая 9 рис., 10 табл., библиографический список из 5 наименований.
Список литературы
1. Альбрехт Р., Николь Н. EXCEL 5.0. Электронные таблицы // Новые программные средства. 1994. С. 120-155.
2. Иванов В., Халяндра Д. Аппроксимация функций методом наименьших квадратов с использованием Microsoft Excel // Сборник материалов Международной научно-практической конференции. 2015. С. 404 – 409.
3. Кучинский В.Ф., Спирина Т.П. Теоретические оснвы экономической информатики // Учебное пособие. СПб: НИУ ИТМО. 2014. С. 37 – 62
4. Метод наименьших квадратов [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.cleverstudents.ru/articles/mnk.html (дата обращения: 27.10.2019).
5. Черных Н.Н. Применение MS Excel для финансовых расчетов // Информатика: проблемы и методология. 2016. С. 814 – 817.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00429