Замечания

Продолжение задания 2 | Задание 3. Сглаживание обрабатываемых данных | Задание 4. Подбор коэффициентов функции аппроксимации | Сначала представьте имеющиеся данные в виде непрерывного ряда наблюдений и по этим данным постройте график и линию тренда изменения товарооборота за период 2002-2004гг. | Используя Пакет анализа, выполните сглаживание значений ряда наблюдений Y1 методами Скользящего среднего и Экспоненциального сглаживания (как в задании 1.3). | Линейная и экспоненциальная аппроксимация данных | Аргументы функции | Задание 5. Прогнозирование с помощью функций ЛИНЕЙН() и ЛГРФПРИБЛ(), | Функции прогноза ТЕНДЕНЦИЯ() и РОСТ() | Задание 6. Прогнозирование с помощью функций ТЕНДЕНЦИЯ() и РОСТ() |

Читайте также:

Аргументы должны быть числами или именами, массивами или ссылками, содержащими числа.

Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит текст, логические значения или пустые ячейки, то такие значения игнорируются; однако ячейки, которые содержат нулевые значения, учитываются.

Если Массив1 и Массив2 имеют различное количество точек данных, то функция КОРРЕЛ возвращает значение ошибки #Н/Д.

Если Массив1 либо Массив2 пуст, или если σ (стандартное отклонение) их значений равно нулю, то функция КОРРЕЛ возвращает значение ошибки #ДЕЛ/0!

Уравнение для коэффициента корреляции имеет следующий вид:

(3.7)

где

(3.8)

(3.9)

Дата добавления: 2015-07-16; просмотров: 111 | Нарушение авторских прав

<== предыдущая страница	\|	следующая страница ==>
Продолжение описания решения Задания 6	\|	Задание 7. Прогнозирование с помощью функции КОРРЕЛ

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)