Файл исходных данных “Danil.Dat”
3.28 3.87 4.65 4.99 5.08 5.34 5.65 5.77 5.83 6.06 6.33 6.41 6.55 6.85 7.01 7.23 7.83 7.92 8.14 8.23 8.55 9.32 9.66 10.13 10.25
5.05 6.87 10.43 12.96 12.08 13.11 20.86 21.97 22.99 27.75 33.43 41.45 46.44 60.94 79.08 90.44 94.85 103.06 124.45 143.65 191.54 204.45 216.97 279.74 325.43
Вывод результатов.
Матрица A
25.00000 170.93000 2189.99000
170.93000 1253.89050 18804.34470
Полученные коэффициенты:
a1 = -219.80073
a2 = 44.95997
Матрица A
25.00000 170.93000 1253.89050 2189.99000
170.93000 1253.89050 9762.47223 18804.34470
1253.89050 9762.47223 79858.01208 166256.74510
Полученные коэффициенты:
a1 = 143.68223
a2 = -67.08789
a3 = 8.02723
Приложение. Рисунки хода работы
Рис. 6
Рис. 7
Вывод.
Анализ результатов расчетов коэффициентов детерминированности для линейной, квадратичной аппроксимаций показывает, что квадратичная аппроксимация наилучшим образом описывает экспериментальные данные.
Полученное при построении линии тренда значение коэффициента детерминированности для кубической функции 0,9812≈0,981 для квадратичной.
Функция тренд даёт довольно точные значения. Программа на языке Паскаль дала такие же результаты при расчёте коэффициентов, что говорит о правильности проведенных расчетов, квадратичная лучше линейной, а кубическая лучше квадратичной. Окончательная зависимость для квадратичной выглядит следующим образом:
Библиографический список
1. Б.П. Демидович, И.А. Марон. Основы вычислительной математики. М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1963.
2. Информатика: Учебник / Под ред. проф. Н.В. Макаровой. М.: Финансы и статистика, 1997.
3. Информатика: Практикум по технологии работы на компьютере/ Под ред. проф. Н.В. Макаровой. М.: Финансы и статистика, 1997.
4. В.Б. Комягин. Программирование в Excel5 и Excel7 на языке Visual Basic. М.: Радио и связь, 1996.
5. Н. Николь, Р.Альбрехт. Excel 5.0. Электронные таблицы. М.: Изд. “ЭКОМ”, 1996.