Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

Status:
Autorzy: Kowalik Przemysław
Rok wydania: 2012
Wersja dokumentu: Drukowana
Język: polski
Strony: 173 - 183
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: polski | angielski
Większość dostępnych na rynku arkuszy kalkulacyjnych umożliwia wykonywanie estymacji jak i prognozowania w oparciu o metodę najmniejszych kwadratów, jednakże standardowo dostępne możliwości obliczeniowe tych programów pomijają modele nieliniowe, nawet te transformowalne do postaci liniowej. Wyjątkami są: model wykładniczy oraz – obarczone wieloma ograniczeniami – tzw. linie trendu, które mogą być dodawane do niektórych typów wykresów. Oznacza to, że obliczenia związane z modelami nieliniowymi oznaczają konieczność wykonania linearyzacji modelu przez przygotowanie niezbędnych formuł pomocniczych, a następnie użycie wyników tych formuł jako argumentów funkcji przeznaczonych dla modeli liniowych. W pracy pokazano, iż dla wielu typów modeli transformowalnych do postaci liniowej możliwe jest uniknięcie jawnego tworzenia formuł pomocniczych w oddzielnych komórkach na rzecz „zintegrowania” linearyzacji z formułami zawierającymi standardowe funkcje służące do estymacji i prognozowania modeli liniowych
Most spreadsheets available on the market are capable of performing estimation and forecasting based on Least Squares Method. However, standard features of this type of software miss handling non‐linear models, even those transformable to the linear form. Exceptions are: the exponential model and –strongly limited in usability – so‐called trend lines which can be added to some types of charts. It means that calculations related with non‐linear models result in performing linearization of the model by preparing necessary auxiliary formulas and, next, using them as arguments of functions dedicated for linear models. In the paper it is shown that for manytypes of models transformable to the linear form it is possible to avoid creating explicit auxiliary formulas in separate cells in favour of “integrating” linearization with formulas containing standard estimation and forecasting functions for linear models.