仿真实验第5次作业实验报告及格式

《仿真实验第5次作业实验报告及格式》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、实验报告课程名称一任课教师专业班级—学号实验成绩一实验日期一、实验名称：回归分析预测模型构建及其Excel实现二、实验目的1.掌握冋归分析预测模型构建的原理（估计算法、检验标准等）。2.掌握利用Excel实现冋归分析预测方法的计算与分析技巧。三、实验项目与要求1.问题的提出：某公司5个季度的销售收入数据见下表1,公司营销部门分析人员认为，影响公司销售收入的关键因索有：广告支出、促销支出、竞争者销售量，并将各指标的数据收集在表1屮，请你建立该公司的销售收入预测模型，并判断该模型是否通过检验可以使用？若已知公司计划在第16季度投入广告支出1・5万元、

2、节日促销支出0.5万元，并通过专家会议了解到竞争者的销售量预计在25万元左右。请给出该公司第16季度的销售收入预测？表1：公司销倍收入及其相关变暈的季度数据ABCDE1季度销售收入广告支出促销支出竞争者销售量2TimeSales(yi)adExpenditures(xli)PromotionsExpenditures(x2i)competitionSales(x3i)31101.81.30.220.404244.40.70.230.5053108.31.40.324.606485.10.50.419.607577.10.50.625.508615

3、8.71.90.421.7097180.41.21.06.8010864.20.40.412.6011974.60.60.531.301210143.41.30.618.601311120.61.60.819.90141269.710.325.60151367.80.80.227.401614106.70.60.524.301715119.61.10.313.70182.实验要求■写出冋归分析预测模型的参数估计原理（最小二乘法）及其模型显著性检验指标与标准？■利用Excel实现上述回归预测模型的构建与预测？■提交实验报告word版,将你的工作步骤

4、和分析结杲完整地展示出来（要求至少包括你估计出來的预测模型、预测区间）。四、实验步骤答:最小二乘法原理：用齐个离差的平方和最小来保证每个离差的绝对值都很小。最小二乘估让量:b2=工兀工r=li=b严Y-b?X模型系数的显著性检验最小二乗估计的线性特性.决定了勺的絕机性特征.模型显著性检验指标与标准:勺对醐估计汉足点估计.这种估计是否能止确反映总体参数.还需要通过假设检验做出判斷.由于是未知的.甘先耍对。'作出估计•将数据输入得到，然后利用数据数据分析求出相关参数，如下图:季度销售收入广告支出促销支出竞争者销售量TimeSales(yi)adEx

5、penditures(xli)PromotionsExpenditures(x2i)CompettionSales(1101.81.30.2244.40.70.2310&31.40.3485.10.50.4577.10.50.66158.71.90.47180.41.21.0864.20.40.4974.60.60.510143.41.30.611120.61.60.81269.71.00.31367.80.80.214106.70.60.515119.61.10.3SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.912692733RSq

6、uare0.833008025AdjustedRSquare0.787464759标准误差17.60029135观测值15方差分析dfSSMSFSignificanceF回归分析316997.545665.8461&290480.000139残差113407.473309.7703总计1420405.01RESIDUALOUTPUT观测值预测Sales(yi)残差1103.8201634-2.02016255.87282603-11.47283106.96541281.334587478.038112147.061888579.12693778-

7、2.026946142.74935215.950657171.63748968.76251886.00365796-21.8037967.401123637.19887610130.98960612.4103911155.2251661-34.62521285.53627635—15.8363Coefficients标准误差tStatInterceptadExpenditures(xli)PromotionsExponditurcs(x2i)CompeltionSales(x3i)48.9787617810.657874.5955559.6542

8、638123.6247

9、2.525081-1.8376317150.813752I-2.2582265.7046073427.73107