Головна |
Методичні вказівки до завдань 4-16Тема 1. Тимчасові ряди (завдання 4, 5) У завдання розглядається можливість використання даних за минулі періоди для прогнозування. Безліч даних, де час є незалежною змінною, називається тимчасовим поруч. Загальна зміна з часом результативної ознаки називається трендом. У завданнях будуть розглядатися моделі лінійного тренда, тобто параметри тренда можна розрахувати за допомогою моделі лінійної регресії. Сезонна варіація - це повторення даних через невеликий проміжок часу. Під «сезоном можна розуміти» день, тиждень, місяць, квартал. Якщо ж проміжок часу буде тривалим, то це - циклічна варіація. Ми зупинимося на вивченні даних для невеликих інтервалів часу, тому циклічну варіацію виключимо з розгляду. Спочатку на основі минулих даних визначається сезонна варіація. Виключивши сезонну варіацію (провівши так звану десезоналізацію даних) за допомогою моделі лінійної регресії знаходимо рівняння тренда. За рівняння тренда і минулим даними обчислюємо величини помилок. Це середнє абсолютне відхилення і среднеквадратическая помилка , де et - Це різниця фактичного і прогнозного значень в момент часу t, n - Число спостережень. Розрахунок мережевого графіка | Аналіз адитивної моделі. МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ ДО ВИКОНАННЯ РОБОТИ | Функції учасників проекту | Завдання 3. Побудувати мережеву модель, розрахувати параметри мережного графіка з визначенням критичного шляху на моделі і в табличній формі. | Аналіз мультипликативной моделі | Проста модель експоненціального згладжування | контрольований прогноз | |