Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Прогнозирование динамики временных рядов
Цель задачи: ознакомиться с технологиями построения трендов c помощью мастера диаграмм и реализации метода абсолютных отклонений, реализованными в Excel. Предлагается, пользуясь встроенными функциями Excel и инструментарием мастера диаграмм: 1) построить графически (используя мастер диаграмм) уравнения трендов для Y за 2000-2008 г.г.: · для линейного тренда; · для полиномиального тренда 4 порядка; · для логарифмического тренда; · для степенного тренда. 2) вычислить на основании полученных уравнений трендов прогнозные значения Y для 2009 года для всех видов трендов и сравнить их с имеющимся значением Y из таблицы 1.2 для 2009 года. Оценить достоверность полученных результатов в процентах от имеющегося в таблице 1.2 значения Y для 2009 года с помощью метода абсолютных отклонений. Исходные данные для задания 3 представлены в таблице 1.2: Таблица 1.2
Для расчетов понадобятся следующие функции Excel: · ABS() – для нахождения абсолютного значения числа; · СТЕПЕНЬ() – для нахождения степени числа; · EXP() – для нахождения экспоненты числа; · LN() – для нахождения натурального логарифма числа. ПРИМЕЧАНИЕ: Порядок использования функций – см. в мастере функций, который находится на листе Excel в закладке Вставка в подзакладке Функция (fx). Алгоритм расчетов Для получения уравнения линейного тренда проделаем следующие операции: 1) с помощью мастера диаграмм построим график изменения объема выпуска продукции для хi, i изменяется от 1 до 9; 2) щелкнув мышкой (правой кнопкой) на полученный график и используя закладку Добавить линию тренда, войдем в закладку Линия тренда; 3) выберем в подзакладке Тип интересующий вид тренда и построим его на графике; 4) поставим в подзакладке Параметры метку в окне показывать уравнение на диаграмме. Для линейного тренда таким уравнением является: y=8,55x+2897,3. С помощью полученного таким образом уравнения тренда вычислим в Excel прогнозное значение у за 2009 год, подставив х=10, по формуле: =8,55*A14+2897,3, где A14 – ячейка Excel, в которой хранится значение количества х10 (х10=10). Полученное расчетное значение Y10 (Y10=2982,8) сравниваем с исходным у10 (у10=2970) с помощью метода абсолютных отклонений, которое вычислим в Excel по формуле:
=ABS(D17-$C14)/$C14*100, где D17 – ячейка Excel, в которой хранится расчетное значение Y10; $C14 – ячейка Excel, в которой хранится исходное значение у10 (для удобства дальнейших расчетов в Excel адрес этой ячейки фиксируется с помощью значка «$»). По этому же алгоритму осуществляются расчеты для остальных типов тренда (см. рис. 3). Алгоритм расчетов на листе Excel с указанием используемых формул и полученными результатами представлен на рисунке 3. Результаты расчетов позволяют сделать следующие выводы: · Малая величина относительной погрешности прогнозирования (0,43%) для линейной аппроксимации позволяют утверждать, что составленное уравнение тренда (y=8,55x+2897,3) для рассматриваемого временного ряда имеет очень высокую степень достоверности прогноза;
Рис. 3. Алгоритм расчетов по 3 заданию с примером построения логарифмического тренда · Невысокая величина относительной погрешности прогнозирования (1,26%) для полиномиальной аппроксимации позволяют утверждать, что составленное уравнение тренда (y=0,1792x^4-3,6824x^3+24,721x^2-50,917x+2935; значок ^ означает операцию возведения в степень) для рассматриваемого временного ряда имеет высокую степень достоверности прогноза; · Малая величина относительной погрешности прогнозирования (0,06%) для логарифмической аппроксимации позволяют утверждать, что составленное уравнение тренда (y=32,159Ln(x)+2894,3) для рассматриваемого временного ряда имеет чрезвычайно высокую степень достоверности прогноза; · Малая величина относительной погрешности прогнозирования (0,43%) для экспоненциальной аппроксимации позволяют утверждать, что составленное уравнение тренда (y=2897,4e^(0,0029x)) для рассматриваемого временного ряда имеет очень высокую степень достоверности прогноза; · Из всех рассмотренных типов тренда для рассматриваемого временного ряда наиболее высокую достоверность прогноза имеет логарифмический тренд.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-05-27; просмотров: 68; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.220.126.5 (0.006 с.) |