Bài giảng Giải các bài toán tối ưu và thống kê trên Microsoft Excel

Bài giảng Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Microsoft Excel PGS. TS. Bùi Thế Tâm Phòng Tối −u và Điều khiển Viện Toán học Viện Khoa học và Công nghệ Việt nam Tóm tắt . Microsoft Excel 2000, 2003 có các công cụ toán học rất mạnh để giải các bài toán tối −u và thống kê toán học. Excel có thể giải đ−ợc các loại bài toán tối −u: bài toán quy hoạch tuyến tính tổng quát, các biến có thể có ràng buộc hai phía, ràng buộc cũng có thể viết ở dạng hai phía; bài toán vận tải có hai chỉ số; bài toán quy hoạch nguyên (các biến có điều kiện nguyên hay boolean); bài toán quy hoạch phi tuyến. Số biến cúa bài toán quy hoạch tuyến tính hay nguyên có thể lên tới 200 biến. Excel còn có thể giải các bài toán hồi quy trong thống kê toán học: hồi quy đơn, hồi quy bội, hồi quy mũ. Ch−ơng 1 có thể dạy bổ sung vào sau giáo trình Quy hoạch tuyến tính hay Quy hoạch nguyên ở bậc đại học để sinh viên có thể giải ngay trên máy tính các bài toán tối −u cỡ lớn phát sinh trong thực tiễn mà không cần phải lập trình. Ch−ơng 2 có thể dạy bổ sung vào sau giáo trình Xác suất thống kê ở bậc đại học để sinh viên có thể tính ngay đ−ợc các bài toán hồi quy trên máy tính. Cả hai ch−ơng này đều có thể dạy cho sinh viên ngay sau phần Excel của môn Tin học văn phòng. Đây là bài giảng của tác giả cho sinh viên một số tr−ờng kinh tế và kỹ thuật. Vài nét về tác giả. B.T.Tâm hiện làm việc tại Phòng Tối −u và Điều khiển thuộc Viện Toán học, Viện khoa học và công nghệ Việt nam, bảo vệ Tiến sỹ năm 1978 tại Viện hàn lâm Khoa học Liên xô. Địa chỉ liên hệ: Bùi Thế Tâm, Viện Toán học, 18 Hoàng Quốc Việt, 10307 Hà Nội. Địa chỉ email: bttam@math.ac.vn. Điện thoại cơ quan: 7.563.474, số máy lẻ 211. PGS. TS. Bùi Thế Tâm. Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Excel 2 Mục lục Ch−ơng 1. Giải các bài toán quy hoạch toán học trên Microsoft Excel ........................3 1.1. Bài toán quy hoạch tuyến tính có một chỉ số ...............................................................3 1.2. Bài toán quy hoạch tuyến tính có hai chỉ số ................................................................5 1.3. bài toán quy hoạch phi tuyến .......................................................................................7 Bài tập .................................................................................................................................8 Ch−ơng 2. Giải các bài toán thống kê trên Microsoft Excel ........................................10 2.1. Hồi quy tuyến tính bội ...............................................................................................10 2.2. Hồi quy tuyến tính đơn ..............................................................................................12 2.3. Hồi quy mũ ................................................................................................................12 Bài tập ...............................................................................................................................13 PGS. TS. Bùi Thế Tâm. Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Excel 3 Ch−ơng 1 Giải các bài toán quy hoạch toán học trên Microsoft Excel Dùng Solver ta có thể tìm cực đại hay cực tiểu của một hàm số đặt trong một ô gọi là ô đích. Solver chỉnh sửa một nhóm các ô (gọi là các ô có thể chỉnh sửa) có liên quan trực tiếp hay gián tiếp đến công thức nằm trong ô đích để tạo ra kết quả. Ta có thể thêm vào các ràng buộc để hạn chế các giá trị mà Solver có thể dùng. Đối với bài toán quy hoạch tuyến tính Solver dùng ph−ơng pháp đơn hình, đối với quy hoạch phi tuyến Solver dùng ph−ơng pháp tụt gradient để tìm một cực trị địa ph−ơng. 1.1. Bài toán quy hoạch tuyến tính có một chỉ số Xét bài toán quy hoạch minmax / )(2211 →=+++ xfxcxcxc nn" (1) 11212111 Q bxaxaxa nn+++ " 22222121 Q bxaxaxa nn+++ " """"""""" mnmnmm bxaxaxa Q2211 +++ "    = = ≥ 1)or (0binary interger 0 jx j = 1, . . . , n trong đó Q là một trong các phép toán quan hệ =≤≥ , thứ tự các phép toán quan hệ trong các ràng buộc là tuỳ ý. Nh− vậy bài toán (1) có thể là bài toán quy hoạch tuyến tính thông th−ờng, quy hoạch tuyến tính nguyên hay quy hoạch boolean. Cách bố trí dữ liệu cho trên bảng tính: c[1] c[2] . . . . . . c[n] ∑ c[j] x[j] a[1,1] a[1,2] . . . . . . a[1,n] ∑ a[1,j] x[j] b[1] a[2,1] a[2,2] . . . . . . a[2,n] ∑ a[2,j] x[j] b[2] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a[m,1] a[m,2] . . . . . . a[m,n] ∑ a[m,j] x[j] b[m] x[1] x[2] . . . . . . x[n] Hàng cuối cùng là các giá trị ban đầu của các biến để các công thức của Excel hoạt động, có thể lấy giá trị của tất cả các biến bằng 1. Xét bài toán: PGS. TS. Bùi Thế Tâm. Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Excel 4 min4 321 →++ xxx (2) 20432 321 ≥++ xxx 1225 321 ≥+− xxx 22 321 ≤−+ xxx 124 321 ≤−+− xxx 0,, 321 ≥xxx Các b−ớc thực hiện để giải bài toán: B−ớc 1. Nhập dữ liệu bài toán vào bảng tính d−ới dạng sau: Ph−ơng án ban đầu X = (1, 1, 1), nó có thể không chấp nhận đ−ợc. B−ớc 2. Tính giá trị hàm mục tiêu tại ô E2 bằng công thức = SUMPRODOCT($B$7 : $D$7, B2 : D2) Hàm Sumproduct cho tích vô h−ớng của hai dãy ô. Copy công thức từ ô E2 sang dãy các ô E3 : E6 nhằm tính giá trị vế trái của bốn ràng buộc bài toán (1). B−ớc 3. Dùng lệnh Tools / Solver, xuất hiện hộp thoại Solver Parameters. Mục Set Target Cell: chọn ô đích (chứa giá trị hàm mục tiêu), có thể nháy vào biểu t−ợng của Excel bên phải hộp văn bản để xác định ô, trong ví dụ chọn ô E2. Mục Equal To: chọn Max nếu cực đại hàm mục tiêu, chọn Min nếu cực tiểu hàm mục tiêu, chọn Value of và nhập giá trị nếu muốn ô đích bằng một giá trị nhất định, trong ví dụ chọn Min. Mục By Changing cells: chọn các ô chứa các biến của bài toán, ta chọn khối ô B7:D7. Nháy nút Add để nhập tất cả các ràng buộc vào khung Subject to the Constraints (dòng đầu trong khung ứng với ràng buộc không âm trên các biến, dòng thứ hai ứng với hai ràng buộc đầu bài toán (2), dòng cuối ứng với 2 ràng buộc cuối). Khi nháy nút Add, hiện hộp thoại PGS. TS. Bùi Thế Tâm. Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Excel 5 Hộp văn bản Cell Reference để chọn các ô cần đặt ràng buộc lên chúng, hộp văn bản ở giữa để chọn loại ràng buộc (>= = <= interger, binary), hộp văn bản Constraint để chọn giá trị ràng buộc (có thể là số hay giá trị trong các ô). Sau khi nhập xong các ràng buộc, nháy vào nút Options, hiện hộp thoại Solver Options, đánh dấu kiểm vào mục Assume Linear Model (khảng định mô hình của ta là tuyến tính). B−ớc 4. Trong hộp thoại Solver Parameters nháy vào nút Solve để bát đầu giải bài toán tối −u. Giải xong bài toán xuất hiện hộp thoại Solver Results, chọn mục Keep Solver Solution (giữ lại lời giải), nháy OK, kết quả giải bài toán nằm ở các ô B7 : D7. Kết quả ta đ−ợc ph−ơng án tối −u là X = (0.5 , 0 , 4.75), giá trị cực tiểu hàm mục tiêu là 5.25 ở ô E2. 1.2. Bài toán quy hoạch tuyến tính có hai chỉ số Bài toán vận tải. Có m kho hàng (điểm phát) chứa một loại hàng hoá, l−ợng hàng ở kho i là ia . Có n nơi tiêu thụ (điểm thu) loại hàng này, nhu cầu nơi j là jb . Chi phí vận chuyển một đơn vị hàng từ điểm phát i tới điểm thu j là ijc . Xác định các l−ợng hàng vận chuyển ijx từ các điểm phát i tới các điểm thu j sao cho tổng chi phí là nhỏ nhất và nhu cầu các điểm thu đ−ợc thoả mãn. Dạng toán học của bài toán: ∑∑ = = → m i n j ijij xc 1 1 min (3) ∑ = =≤ n j iij miax 1 ,,1" ∑ = =≥ m i jij njbx 1 ,,1" njmixij ,,1,,10 "" ==≥ PGS. TS. Bùi Thế Tâm. Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Excel 6 Điểm thu 1 Điểm thu 2 Điểm thu n Trị mục tiêu Điểm phát 1 c[1,1] c[1,2] . . . . . . c[1,n] ∑ c[i,j] x[i,j] Điểm phát 2 c[2,1] c[2,2] . . . . . . c[2,n] Điểm phát 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Điểm phát 4 c[m,1] c[m,2] . . . . . . c[m,n] Cộng hàng Khả năng x[1,1] x[1,2] . . . . . . x[1,n] ∑ x[1,j] a[1] Ph−ơng án x[2,1] x[2,2] . . . . . . x[2,n] ∑ x[2,j] a[2] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . x[m,1] x[m,2] . . . . . . x[m,n] ∑ x[m,j] a[m] Cộng cột ∑ x[i,1] ∑ x[i,2] . . . . . . ∑ x[i,n] Nhu cầu b[1] b[2] . . . . . . b[n] Ví dụ. Xét bài toán vận tải có 3 điểm phát và 4 điểm thu đ−ợc nhập vào bảng tính: Khối A2:D4 là ma trận chi phí vận chuyển, khối A7:D9 là ph−ơng án vận chuyển (giá trị ban đầu cho tất cả bằng 1), khối F7:F9 là khả năng của 3 điểm phát, khối A11:D11 là nhu cầu của 4 điểm thu, khối E7:E9 là l−ợng hàng phát từ mỗi điểm phát i theo ph−ơng án X đã chọn, khối A10:D10 là l−ợng hàng nhận đ−ợc tại mỗi điểm thu j theo ph−ơng án X. Giả sử rằng các bất đẳng thức trong dòng thứ hai và thứ ba của bài toán (3) là đẳng thức và tổng l−ợng hàng có trong các kho bằng tổng nhu cầu của các nơi thiêu thụ. Quá trình dùng Solver để giải bài toán vận tải trên theo các b−ớc: B−ớc 1. Nhập chi phí vận chuyển vào các ô A2:D4, nhập khả năng của các điểm phát vào F7:F9, nhu cầu các điểm thu A11:D11, ph−ơng án ban đầu A7:D9. B−ớc 2. Tính giá trị hàm mục tiêu trong ô F3 theo công thức = Sumproduct (A2:D4, A7:D9), hàm này tính tổng các tích của từng cặp phần tử trong hai khối ô. Tính l−ợng hàng phát của điểm phát 1 tại ô E7 theo công thức =SUM(A7:D7), sao chép công thức này vào các ô E8:E9. Tính l−ợng hàng nhận đ−ợc của điểm thu 1 tại ô A10 theo công thức = SUM(A7:A9), sao chép công thức này vào các ô B10:D10. B−ớc 3. Dùng lệnh Tools/ Solver với các lựa chọn hàm mục tiêu và các ràng buộc: PGS. TS. Bùi Thế Tâm. Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Excel 7 Trong hộp thoại Solver Options phải chọn Assume Linear Model. Cuối cùng ta nhận đ−ợc giá trị tối −u hàm mục tiêu bằng 115, ph−ơng án vận chuyển tối −u: x[1,3]= 10, x[2,2]= 15, x[2,3]= 10, x[3,1]= 5, x[3,4]= 10 trong bảng tính kết quả: 1.3. Giải bài toán quy hoạch phi tuyến Xét bài toán quy hoạch phi tuyến { }.,,,2,1,0)(|)( ni RxmixgxfMin ∈== " Để giải bài toán quy hoạch phi tuyến bằng Solver ta cần xác định khối ô để chứa các biến (x[1], x[2], . . . , x[n]), một ô chứa giá trị hàm mục tiêu f(x), khối m ô chứa giá trị các hàm )(xgi . Ví dụ giải bài toán quy hoạch toàn ph−ơng: Minxxxx →++−− 222121 5.05.02 632 321 =++ xxx 54 421 =++ xxx 0,,, 4321 ≥xxxx Bảng tính để giải bài toán này nh− sau: PGS. TS. Bùi Thế Tâm. Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Excel 8 Ph−ơng án trong khối ô B2:E2 (ph−ơng án ban đầu cho mọi phần tử bằng 0), hàm mục tiêu trong ô F2 xác định bởi công thức = - b2 - 2*c2 + 0.5*b2^2 + 0.5*c2^2. Ô F3 tính theo công thức = sumproduct ($b$2: $e$2, b3 : e3), công thức này chép sang ô F4. Các ràng buộc bài toán B2 : E2 >= 0, và F3:F4 = G3:G4. Khi giải các bài toán quy hoạch phi tuyến ta phải bỏ chọn mục Assume Linear Model trong hộp thoại Solver Options. Kết quả dùng Solver giải bài toán: trị tối −u -2.0294, ph−ơng án tối −u (0.7647, 1.0588, 1.294, 0). Tóm lại Solver có thể giải đ−ợc nhiều bài toán tối −u, số l−ợng biến tối đa của bài toán là 200 biến. Tuy nhiên cũng có nhiều bài toán nó không giải đ−ợc, khi đó nó đ−a th−ờng đ−a ra các thông báo: − Solver could not find a feasible solution: bài toán không có lời giải chấp nhận đ−ợc. Hoặc có thể do các giá trị khởi đầu của những ô chứa biến khác quá xa các giá trị tối −u, hãy thay đổi các giá trị khởi đầu và giải lại. − The maximum iteration limit was reached, continue anyway ? số b−ớc lặp đã đến số cực đại. Ta có thể tăng số b−ớc lặp ngầm định nhờ lệnh Tools/ Solver, chọn Options, nhập giá trị mới vào hộp Iterations. − The maximum time limit was reached, continue anyway ? thời gian chạy v−ợt quá thời gian tối đa ngầm định. Ta có thể sửa giá trị trong mục Max Time trong gộp thoại Solver Options. Chú ý, nếu các lệnh Solver và Data Analysis không có trong menu Tools ta phải cài đặt bổ sung từ đĩa CD: dùng lệnh Tools / Add-Ins, hiện hộp thoại, chọn mục Solver Add in và Analysis ToolPak. Bài tập 1. Giải bài toán quy hoạch tuyến tính nguyên bộ phận: min325 54321 →++++= xxxxxz 225 5432 ≤−−+− xxxx 75 521 ≥+− xxx 46 4321 ≥+++ xxxx 5,4,3,2,10 =≥ jx j 3,2,1,interger == jx j Đáp số: trị tối −u là 12, ph−ơng án tối −u (2, 2, 0, 0, 0). 2. Giải bài toán quy hoạch tuyến tính boolean (bài toán cái túi) sau: max111019862038131930 10987654321 →+++++++++ xxxxxxxxxx 6215122085152791215 10987654321 ≤+++++++++ xxxxxxxxxx { } 10,,2,1,1,0 "=∈ jx j Đáp số: trị tối −u là 95, ph−ơng án tối −u là ( 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0). 3. Giải bài toán phân công công việc. Có n đơn vị sản xuất cần sản xuất n loại sản phẩm, đơn vị i sản xuất sản phẩm j với chi phí là c[i,j]. Hãy phân công mỗi đơn vị sản xuất một sản phẩm để tổng chi phí là nhỏ nhất. Dạng bài toán: ∑∑ = = → n i n j ijij xc 1 1 min ∑ = == n j ij nix 1 ,,2,1,1 " PGS. TS. Bùi Thế Tâm. Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Excel 9 { }∑ = === n i ijij xnjx 1 1,0,,,2,1,1 " Dùng Solver giải bài toán phân công với n = 4 và ma trận chi phí sau: Đáp số: trị tối −u hàm mục tiêu là 3200000 đồng, ph−ơng án tối −u là x[1,1]= x[2,4]= x[3,2]= x[4,3] = 1. 4. Giải bài toán tìm luồng cực đại trên đồ thị có h−ớng. Cho đồ thị có h−ớng gồm 6 đỉnh, nếu từ đỉnh u tới đỉnh đỉnh v có đ−ờng vận chuyển thì ta vẽ một cung j, l−ợng hàng vận chuyển trên cung này là x[j], khả năng vận chuyển tối đa trên cung này là q[j]. Tìm l−ợng hàng lớn nhất có thể vận chuyển từ đỉnh 1 đến đỉnh 6. Từ đồ thị trên ta có thể viết hàm mục tiêu và các ràng buộc nh− sau: x[1] + x[2] ===> Max x[1] - x[4] -x[5] = 0 x[2] - x[3] - x[7] = 0 x[3] + x[4] - x[6] = 0 x[7] - x[8] = 0 x[1] + x[2] - x[5] - x[6] - x[8] = 0 0 <= x[j] <= q[j], j = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 trong đó véc tơ q = (4, 2, 4, 4, 1, 2, 2, 2). Đáp số: l−ợng hàng tối đa có thể vận chuyển là 5, ph−ơng án tối −u là x = (3, 2, 0, 2, 1, 2, 2, 2). Đối với các bài toán đồ thị khác, nếu bằng cách đặt biến ta có thể phát biểu chúng d−ới dạng đại số thì cũng có thể dùng Solver để giải. 5. Giải bài toán quy hoạch lõm (có thể có nhiều cực tiểu địa ph−ơng) Minxxxxxxxxxx →−+−+−+−+−+− 1801814842 525424323222121 85322 54321 ≤+++−− xxxxx 5001133597 54321 ≤−+−+− xxxxx 150222 54321 ≤+−+− xxxxx 3003.1 54321 ≤++++ xxxxx 30054321 ≤++++ xxxxx 0,,,, 54321 ≥xxxxx Với ph−ơng án ban đầu X = (50, 50, 50, 50, 50) dùng Solver ta đ−ợc lời giải tối −u là X = (0, 190, 0, 0, 110) và trị tối −u hàm mục tiêu là - 45640. PGS. TS. Bùi Thế Tâm. Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Excel 10 Ch−ơng 2 Giải các bài toán thống kê trên Microsoft Excel Trong Excel có một số hàm mảng để thực hiện hồi quy tuyến tính (Linest, Trend, Forecast, Slope, Intercept) và hồi quy mũ (Logest, Growth). Những hàm này đ−ợc nhập nh− những công thức mảng và cho kết quả mảng. 2.1. Hồi quy tuyến tính bội Ph−ơng trình hồi quy bội tuyến tính có dạng: ,2211 bxmxmxmy nn ++++= " (1) trong đó x1, x2, . . . , xn là các biến độc lập, y là biến phụ thuộc, các hệ số m1, m2, , mn, b là các hệ số cần xác định. Các giá trị quan sát của các biến có thể bố trí theo dạng cột hoặc theo dạng hàng. • Hàm Linest dùng để tính các hệ số của ph−ơng trình hồi quy tuyến tính bội, cú pháp: = LINEST(known_y's, known_x's, const, stats) trong đó known_y's là khối ô chứa các quan sát của biến y; known_x's là khối ô chứa các quan sát của các biến x1, x2, . . . , xn; biến const có giá trị logic (nhập True hoặc để trống nếu có tính b, nhập False nếu buộc b=0). Biến stats có giá trị logic, nhập False nếu không in các thống kê hồi quy, nhập True hoặc bỏ trống thì hàm cho các thống kê hồi quy dạng: bmmmm nn 121 """− bnn sesesesese 121 """− yser 2 fdF residreg ssss trong đó bnn sesesesese 121 """− là các sai số chuẩn hoá của các hệ số m1, m2, ..., mn, b. Hệ số r2 là hệ số xác định thuộc [0, 1], nếu r2 = 1 thì có quan hệ hoàn hảo trong mẫu, nếu r2 = 0 thì ph−ơng trình hồi quy không có tác dụng dự đoán y. Hệ số yse là sai số chuẩn hoá cho −ớc l−ợng y. Hệ số F là thống kê F, dùng F để xác định liệu giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có thực sự quan hệ với nhau hay đó chỉ là thể hiện của tác động ngẫu nhiên. Hệ số fd là bậc tự do, dùng để xác định mức tin cậy của mô hình hồi quy. Các hệ số residreg ssss là tổng bình ph−ơng giá trị hồi quy và tổng bình ph−ơng độ lệch. Ví dụ 1. Bảng bên cho số liệu về doanh thu (Y), chi phí cho quảng cáo (X1), tiền l−ơng của nhân viên tiếp thị (X2) của 12 công ty t− nhân, đơn vị là 1 triệu đồng. Xây dựng hàm hồi quy tuyến tính bội Y phụ thuộc vào X1, X2. PGS. TS. Bùi Thế Tâm. Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Excel 11 Để −ớc l−ợng hàm hồi quy ta dùng hàm mảng Linest nh− sau: đánh dấu khối vùng ô B19: D23, nhập công thức =LINEST(A2 : A13, B2 : C13, True, True), ấn Ctrl + Shift + Enter, kết quả ta đ−ợc 12 số: Nh− vậy ph−ơng trình hồi quy là Y = 2.505729 X1 + 4.75869 X2 + 32.27726. (2) • Hàm TREND nhằm tính các giá trị y theo hàm −ớc l−ợng (1) với các bộ giá trị cho tr−ớc (x1, x2, . . . , xn), các bộ giá trị này có thể là các quan sát cũ hoặc các dự báo mới. Cú pháp hàm: = TREND( known_y's, known_x's, new_x's, const ) trong đó know_y's là khối ô chứa chứa các quan sát của biến y; known_x's là khối ô chứa các quan sát của các biến x1, x2, . . . , xn; biến const có giá trị logic (nhập True hoặc để trống nếu có tính b, nhập False nếu buộc b=0). Tham số new_x's là khối ô chứa các giá trị mới của x1, x2, . . . , xn mà ta cần tính các giá trị y t−ơng ứng theo (1); nếu bỏ trống tham số này thì coi nó chính là know_x's. Trở lại ví dụ 1, dùng hàm Trend tính cột D (là các giá trị y tính theo (2) với các bộ giá trị x1, x2, , xn t−ơng ứng trong khối B2 : C13). Thao tác tính: đánh dấu khối vùng ô chứa kết quả của hàm là D2 : D13, nhập công thức = Trend(a2:a13, b2:c13), ấn Ctrl + Shift + Enter. So sánh khối ô D2:D13 với khối ô A2:A13 ta thấy đ−ợc sự sai khác giữa giá trị y tính theo hàm (2) với giá trị thực tế quan sát đ−ợc. Tiếp theo, cho các bộ giá trị mới x1, x2 trong khối ô B15 : C17, cần dự báo các giá trị y đ−ợc tính theo (2) trong khối ô D15 : D17. Thao tác tính: đánh dấu khối vùng ô D15:D17, nhập công thức = Trend(a2: a13, b2: c13, b15: c17, True), ấn Ctrl + Shift + Enter. • Lệnh Tools / Data Analysis nhằm tính các tham số của hàm hồi quy tuyến tính bội (1) và các thống kê. Xét ví dụ 1, giả sử ta đã nhập các quan sát của các biến y, x1, x2 trong khối ô A2: C13. Dùng lệnh Tools / Data Analysis, hiện hộp thoại Data Analysis, chọn mục Regression, nháy OK, hiện hộp thoại Regression: PGS. TS. Bùi Thế Tâm. Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Excel 12 nhập khối ô chứa các quan sát của biến y vào mục Input Y Range, nhập khối ô chứa các giá trị quan sát của biến x1, x2 vào mục Input X Range, lựa chọn mục Output Range và nhập địa chỉ ô ở góc trên bên trái của vùng chứa kết quả, nháy OK. Kết quả cho trong bảng sau: Trong bảng trên Hệ số xác định r2 nằm trong ô B28, sai số chuẩn hoá cho −ớc l−ợng y nằm trong ô B30, khối ô B37: B39 chứa các hệ số đ−ờng hồi quy b, m1, m2. Khối ô C37: C39 chứa các sai số chuẩn hoá của b, m1, m2. Thống kê F trong ô E33. 2.2. Hồi quy tuyến tính đơn Hồi quy tuyến tính đơn là tr−ờng hợp riêng của hồi quy tuyến tính bội (1) với n=1: bmxy += (3) Do đó tất cả các hàm và lệnh đã trình bày với hồi quy tuyến tính bội cũng đúng với hồi quy tuyến tính đơn. Song đối với hồi quy tuyến tính đơn có thêm ba hàm mới. − Hàm Slope(known_y's, known_x's) −ớc l−ợng giá trị m của ph−ơng trình (3). − Hàm Intercept(known_y's, known_x's) −ớc l−ợng giá trị b của (3). − Hàm Forecast( x, known_y's, known_x's ): dự đoán y theo ph−ơng trình (3) với giá trị x biết tr−ớc. Ví dụ 2. Tính hàm hồi quy của y (sản l−ợng nông nghiệp) phụ thuộc vào x (l−ợng phân bón). Công thức trong ô D2 là = Slope(a2:a6, b2:b6), công thức trong ô E2 là =Intercept(a2:a6, b2:b6), công thức trong ô E5 là =Forecast(d5, a2:a6, b2:b6) để dự báo y với x = 1612. 2.3. Hồi quy mũ Ph−ơng trình hồi quy mũ là nxn xx mmmby ∗∗∗∗= "21 21 (4) Nếu chỉ có một biến độc lập ph−ơng trình sẽ là xmby ∗= . PGS. TS. Bùi Thế Tâm. Giải các bài toán tối −u và thống kê trên Excel 13 Hàm Logest dùng để −ớc l−ợng các hệ số của ph−ơng trình (4), nó làm việc giống nh− hàm Linest (các đối số và mảng kết quả hoàn toàn giống). Cú pháp: = LOGEST( known_y's, known_x's, const, stats ). Hàm Growth dùng để tính các giá trị y theo (4) với các bộ giá trị (x1, x2, , xn) cho tr−ớc, làm việc hoàn toàn giống hàm Trend. Cú pháp: = GROWTH( known_y's, known_x's, new_x's, const ). Bài tập 1. Cho Y là nhu cầu thịt bò (đơn vị 100 tấn) của 12 tháng liên tiếp (X) trong một khu dân c−: X: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Y: 15, 18, 18, 16, 14, 18, 20, 21, 19, 20, 24, 26. Hãy −ớc l−ợng hàm hồi quy tuyến tính đơn, dự báo nhu cầu thịt bò cho 3 tháng tiếp theo. Đáp số : y = 0.793706 x + 13.92424. 2. Trong 10 tháng liên tiếp l−ợng hàng bán ra của một công ty rất thấp, sau đó công ty tung ra thị tr−ờng một sản phẩm mới và nhận thấy l−ợng hàng bán ra tăng theo hàm mũ. Số đơn vị hàng bán ra (Y) trong 6 tháng tiếp theo (X) cho trong bảng sau: Hãy −ớc l−ợng hàm hồi quy mũ và dự báo l−ợng hàng bán ra trong các tháng 17, 18, 19, 20 (dùng hàm Growth). Đáp số : xy 463276.13048.495 ∗= . 3. Tính hàm hồi quy tuyến tính bội với số liệu cho trong bảng d−ới trong đó Y là thu nhập quốc dân, X1 là sản l−ợng điện, X2 là sản l−ợng than, X3 là sản l−ợng l−ơng thực, X4 là sản l−ợng thép. Dùng hai ph−ơng pháp: dùng hàm Linest và lệnh Tools / Data Analysis. Dự báo Y với X = (5.2, 65.1, 275.3, 37.8). Đáp số: dự báo Y = 751.79289.