Работу выполнить в microsoft office excel в следующей таблице приводится прогноз средней дневной температуры на последнюю неделю мая в различных городах европейской части россии. названия городов расставлены в алфавитном порядке. указана также широта этих городов. 1)построить несколько вариантов регрессионных моделей (не менее трех), отражающих зависимость температуры от широты города. выбрать наиболее подходящую функцию. 2) выполнить прогнозирование температуры в городе расположенном на 55 градусах северной широты методом восстановления значения. результат округлить до целых. 3) выполнить прогнозирование температуры в городе, расположенном на 71 градусе северной широты, методом графической экстраполяции. при необходимости можете выбрать тип функции, отличный от выбранной в пункте 1, исходя поведения линии тренда при ее продление. ответ должен быть целым числом. воронеж широта гр.с ш 51,5 темпера 16 краснодар широта гр.с ш 45 температура 24 липецк широта гр.с ш 52,6 температура 12 новороссийск широта гр.с.ш 44,8 температура 25 ростов на дону широта 47,3 температура 19 рязань широта 54,5 температура 11 северодвинск широта 64,8 температура 5 череповец широта 59,4 температура 7 ярославль широта 57,7 температура 10
1) Для начала, посмотрим на данные и попробуем найти зависимость между температурой и широтой города. В Excel мы можем использовать функцию Регрессия для этого. Она поможет нам построить график и найти наилучшую функцию, которая описывает зависимость.
Шаг 1: Введите данные в Excel. Создайте таблицу с двумя столбцами. В первом столбце укажите широты городов (в градусах северной широты), а во втором - соответствующие им температуры.
Шаг 2: Выделите ваши данные. Нажмите левой кнопкой мыши в любом месте таблицы и, удерживая кнопку, выделите все данные.
Шаг 3: Идем во вкладку "Вставка" и выбираем "Диаграммы". Затем выберите тип графика "Рассеяние", например, график XY.
Шаг 4: После создания графика кликните по нему правой кнопкой мыши и выберите пункт "Добавить линию тренда". В появившемся диалоговом окне выберите тип линии тренда, например, полиномиальный или экспоненциальный.
Шаг 5: Выберите наиболее подходящую функцию, основываясь на форме линии тренда и коэффициенте детерминации (R-квадрат). Чем ближе R-квадрат к 1, тем лучше модель подходит к данным.
2) Чтобы выполнить прогнозирование температуры в городе с широтой 55 градусов, мы можем использовать наилучшую модель из пункта 1. Просто подставьте значение широты (55) в выбранную формулу и округлите результат до целого числа.
3) Для прогнозирования температуры в городе с широтой 71 градус северной широты методом графической экстраполяции, мы можем использовать линию тренда из пункта 1 и продлить ее вперед до значения широты 71. Обратите внимание, что в этом случае выбранная функция может быть не подходящей.
Итак, я пошагово рассмотрел, как решить задачу, связанную с прогнозированием температуры в городах в зависимости от широты. Если у вас возникнут дополнительные вопросы или потребуется дополнительная помощь, пожалуйста, сообщите мне.