excel与数学建模

1、1.培养数学建模中的Excel应用技能；2.使用电子表格进行相关和回归分析；3.使用电子表格进行线性规划；3.手动输入数据；自动输入数据公式；4.手动输入数据；文本输入的默认方法是“左对齐”；在由数字组成的字符串前添加一个数字；数字输入的默认“右对齐”方法；输入分数时，先输入5，自动输入数据，自动填充鼠标并拖动填充手柄，将数字增量向下和向右拖动到1，将数字增量向上和向左拖动到-1。自定义序列工具选项，输入新序列中的序列内容，并在每个序列之间按回车键，添加所选序列区域工具选项进行导入和确认。6、使用公式，使用公式计算所有以“=”开始的公式运算。错误的公式以#开头。(1)数学运算符：-，*，/，%

2、(计算规则：先乘方，再乘，除，再加和减)(2)文本连接符：将用双引号括起来的两段文本(英文)连接成一个连续的文本。(3)比较运算符：=，(用于比较两个数据的大小，比较结果为逻辑值，即真或假)。(4)引用运算符：冒号、空格、逗号冒号：用于定义公式中使用的单元格区域。示例：=sum (a3: A7)从a3到A7的内容之和。space:交集运算符，这意味着只处理几个单元区域之间的重叠部分。示例：=sum(a3:a5 a4:a7)a4 a5:union运算符的结果逗号，用于连接两个或多个单元格区域。例如：=总和(a3:A5，a 4: A7)a3，A4，A5和A4，A5，A6，a7的总和(单元格可以重复

3、)。(5)运算符优先级()% *，/，-，比较运算符。(如果优先级相同，将从左到右计算)，7。功能引用，手动输入：在编辑字段或单元格中输入引用单元格地址：8。相对引用使用单元格之间的相对位置关系来引用单元格内容。公式中的相对引用会随着单元格的移动而修改，但原始位置保持不变。例如：打开“数据编辑”文件，在工作表“电视销售统计表”的G3中输入“=E3*F3”，然后在G4、G5、G6、G7、G8中填写相应的公式，计算商品的销售额。绝对引用是指引用单元格和被引用单元格之间的位置关系是固定的，公式中的引用不会随着单元格地址的变化而变化。通常在地址前加“$”表示绝对引用。示例：打开文件“数据编辑”，计算其

4、金额和利润值。计算金额：在G3中输入：=E3*F3，并将其复制到G8。计算利润：在I3中输入：=G3-(G3*$G$1 H3 E3)，然后将其复制到I8进行混合引用，即地址由行为相对地址、列绝对地址或列相对地址和行为绝对地址表示。dbxyd-tf477-46ym4-w74mh-6ydq8，9，用Excel计算描述性统计，用Excel进行相关分析，用Excel进行相关和回归分析，1。使用电子表格计算描述性统计，并计算几种常用的统计，2。利用电子表格进行相关分析，相关分析：判断两组数据集之间的差异(可以使用不同的度量单位)相关系数(r):相关计算的返回值。用于确定两个领域的数据变化是否相关以及相关

5、程度。是两组数据的协方差除以其标准差的乘积。1.R0:一个集合的较大数据对应于另一个集合的较大数据(正相关)。2.R=0.8:高度相关。12.correl函数：CORREL(array1，array2)返回array1和array2之间的相关系数。相关系数可以用来确定两个属性之间的关系。例如，可以检测某个地方的平均温度和空调的使用之间的关系。数组1第一组数字单元格区域。数组2第二组数字单元格区域。如果数组或引用包含文本、逻辑值或空白单元格，这些值将被忽略，但包含零值的单元格将被计算在内。如果数组1和数组2的数据点数不同，函数CORREL返回错误值#N/A。13、利用统计数据计算广告费与销售额之

6、间的相关系数。相关系数correl (b4:b15，c4:c15)=0.92251818，3。用电子表格进行回归分析，回归分析3360当一个结果和一个或多个参数之间存在关系时，可以进行回归分析，通常一个或多个自变量可以预测一个变量的值。回归方程：表示参数和结果之间关系的数学方程(数学模型)线性回归：如果变量和结果之间存在线性关系，我们可以用线性方程来描述它们之间的关系。这种回归方法被称为线性回归。非线性回归：如果变量和结果之间没有线性关系，我们必须用非线性方程来描述它们之间的关系(如指数关系、对数关系等)。)，这种回归方法称为非线性回归。单一回归：当一个结果只与一个参数相关时，回归分析称为单一

7、回归。多元回归：当结果与多个参数相关时，回归分析称为多元回归。判断系数(R2):用于确定回归方程的可解释性，即符合度。范围为0-1，越接近1，可解释性越强，即符合度越高。回归方法：1 .向图表中添加趋势线；2.使用电子表格提供的“数据分析工具”；3.利用回归函数15，例4(线性回归)，我们收集了某厂同型号旧车的车龄和售价数据，计算出车龄和售价之间的回归方程，并计算出车龄为6.5年的旧车的售价。6.5年的旧车价格是=-4.8091 * 6.557.8=26.54。1.在图表2中添加趋势线。使用电子表格提供的“数据分析工具”进行回归分析。17.Excel回归分析工具的输出结果包括三个部分：(1)回

8、归统计表回归统计表包括以下几个部分：Multiple R(多重相关系数R):它是R2的平方根，也称为相关系数，用来衡量变量x和y之间的相关程度。在本例中，R为0.6313，表明它们之间的关系是正相关的。r平方(重定系数R2):用于解释自变量的劣化程度，解释因变量，从而确定因变量Y的拟合效果.回归分析工具的输出说明，18，调整后的R平方：它仅对多元回归有意义，用于衡量模型在加入自变量后的拟合程度。当增加一个新的自变量时，即使这个变量与因变量无关，未修改的R2也会增加，而修改后的R2只用于比较具有相同因变量的各种模型。标准误差：用于测量拟合程度，也用于计算与回归相关的其他统计量。该值越小，拟合度越

9、好。观测值：用于估计回归方程数据的观测值数。输出回归分析工具的解释，用EXCEL求解线性规划模型，描述线性规划模型，例如，一个工厂生产两种新产品：门窗。据估计，每个门需要在车间1加工1小时，在车间3加工3小时；每个窗口需要在车间2和车间3中处理2小时。然而，车间1每周可以生产这两种新产品4小时，车间2生产12小时，车间3生产18小时。据了解，每扇门的利润是300元，每扇窗户的利润是500元。根据这两种新产品的市场需求，可以确定所有的新产品都可以按照目前的价格销售。问：工厂如何安排这两种新产品的生产计划，以使总利润最大化？描述线性规划模型，数据表：建立线性规划模型，假设每周有x1和x2生产门窗。

10、线性规划模型建立如下：max z=300 x1500 x2x 14 2x 212 3x 12x 218 x1，x20，EXCEL求解线性规划模型；1.在EXCEL电子表格中建立线性规划模型；1.将相关数据输入EXCEL电子表格，EXCEL求解线性规划模型；2.主要解决两个新产品的周产量；两种新产品每周的实际工作时间(不超过计划工作时间)；两种新产品的总利润用EXCEL线性规划模型求解。3.主要结果的计算方法(1)两个新产品的周产量：C12 D12，测试方案为0。(2)实际工时的计算(三种方法)1)分别在E7、E8、E9中输入相应的计算公式：E7:C7 * c12d 7 * d12e 8:C8

11、* c12d 8 * d12e 9:C9 * c12d 9 * D12，用Excel求解线性规划模型。2)复制粘贴法：在E7中输入C7*$C$12 D7*$D$12，将E7单元格复制到E8和E9 3)公式法：在E7中输入=sumproduct (C7: D7，$ C $12: $ D $12)将E7单元格复制到E8和E9 (3)利润总额计算：在G12单元格中输入公式：=C4*C12 D4*D12或：=SUMPRODUCT (C4: D4，C12D12)，用Excel求解线性规划模型，并收集问题在电子表格中输入数据(数据单元格)；确定决策变量单元(可变单元)；输入约束左侧的公式(输出单元格)使用SUMPRODUCT函数简化输入；输入目标函数公式(目标单元格)。使用SUMPRODUCT函数简化输入。总结了在电子表格中建立线性规划模型的步骤，并用EXCEL求解线性规划模型。2.在EXCEL电子表格中求解线性规划模型。1.设置解决方案参数：“工具”、“规划解决方案”，弹出“规划解决方案参数”对话框，设置解决方案相关参数。EXCEL求解线性规划模型；2.约束设置：点击增加按钮，弹出增加约束界面，增加约束条件。