Линейн(известные_значения_у;известные_значения_х;конст;статистика)

В нашем примере Y задается диапазоном продаж С2:С19, статистические данные факторов рекламы и цены задаются матрицей А2:В19.

Конст - это логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа свободный член а0 была равна нулю.

Если конст имеет значение ИСТИНА или опущено, то а0 вычисляется обычным образом.

Если конст имеет значение ЛОЖЬ, то а0 полагается равным нулю.

Статистика - это логическое значение, которое указывает, требуется ли отобразить в массиве результатов дополнительную статистику по регрессии.

Если статистика имеет значение ИСТИНА, то функция ЛИНЕЙН возвращает дополнительную регрессионную статистику.

Если статистика имеет значение ЛОЖЬ или опущена, то функция ЛИНЕЙН возвращает только коэффициенты a1 и постоянную а0.

Дополнительная регрессионная статистика включает: стандартные значения ошибок для параметров, коэффициент детерминированности, стандартную ошибку для оценки Y, F-статистики и др.

Неприятная особенность функции, что она принимает последовательность независимых переменных в порядке увеличения их номера (столбца), а параметры выводит в обратном порядке.

Анализ результатов

В результате обработки статистических данных функцией ЛИНЕЙН методами и алгоритмом наименьших квадратов получены числовые значения параметров и оценка их достоверности. Получено уравнение зависимости объема продаж от цены товара и затрат на рекламу.

С увеличением цены объемы продаж уменьшаются, сокращается платежеспособный спрос, а с увеличением затрат на рекламу продажи увеличиваются.

Модель готова для применения в прогнозировании, планировании и исследовании рыночного равновесия.

Занесите в тетрадь:

1. Технологию оценки параметров однофакторных моделей с использованием мастера диаграмм.

2. Технологию оценки параметров многофакторных моделей с использованием функции ЛИНЕЙН.

3. Формулы моделей зависимости продаж от затрат на рекламу и цены.

4. Графики функций.

5. Заключение: сравнение теоретических, действующих в экономике и экспериментальных данных; предложения по использованию результатов работы; предложения по модификации, расширению и организации лабораторной работы.

Контрольные вопросы для допуска и защиты работы

1. Сформулировать цель работы.

2. Написать примеры формул моделей и пояснить их элементы.

3. Рассказать о порядке выполнения работы в Excel.

4. Дать характеристику исходных данных для оценки параметров моделей.