АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

ТЕМА: Построение и использование трендовой модели

Читайте также:
  1. Crown Victoria одна из популярных в США моделей (в полиции, такси, прокате, на вторичном рынке). Производство в Канаде. Дебют модели состоялся в 1978.
  2. I. ПСИХОДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОНСУЛЬТАТИВНОЙ ПРАКТИКИ
  3. II этап. Разработка модели.
  4. II. Основные модели демократического транзита.
  5. II. Тема: Сергий Радонежский
  6. III. Использование альфа-каналов
  7. III. Расчет и построение кривой намагничивания ТЭД.
  8. MS EXCEL. Использование электронного табличного процессора excel: построение графиков. Взаимодействие excel с другими приложениями windows.
  9. SCADA-система: назначение и функции
  10. Simulating Design Functionality (моделирование функциональности разрабатываемого счетчика).
  11. V. Рабочее время и его использование
  12. V. Расчет и построение скоростной характеристики ТЭД, отнесенной к ободу колеса электровоза.

Задание: Построить трендовую модель с применением ЭВМ и показать ее использование. Ниже приведен образец решения задачи

 

Многие экспериментальные данные можно интерпретировать как временные ряды - последовательность измерений, полученных в определенные моменты времени ti, где i - порядковый номер измерения на оси времени. Такие ряды характеризуются некоторой тенденцией развития процесса во времени и называются трендовыми. Используя трендовые модели, можно выдавать прогнозы на краткосрочный и среднесрочный периоды. Microsoft Excel 2007 имеет средства для создания трендовых моделей, встроенные в построитель диаграмм.

Этапы построения уравнения тренда:

1. Подготавливаем массив исходных статистических данных в Microsoft Excel 2007 (Рис.1).

Рис.1. Исходные данные

2. Для построения уравнения тренда:

· Выделяем столбец (Y) с шапкой;

· В меню выбираем «Вставка» → «График» → «График с маркерами». Получаем график «Объем реализации» (Рис.2).

                   

 

Рис.2 - График

· На графике правой кнопкой мыши щелкаем по маркеру и в появившемся контекстном окне выбираем «Добавить линию тренда» (Рис.3).

Рис.3- Контекстное меню

· В появившемся окне «Формат линии тренда» выбираем «Параметры линии тренда» - «Линейная», ставим галочки в строки «Показывать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R2 » → Закрыть (Рис.4).

Рис.4 – Выбор параметров (на примере линейной линии тренда)

· На графике (Рис.5) появятся линия (прямая) и линейное уравнение тренда Y= 30x+530 с коэффициентом достоверности аппроксимации R2 = 0,652.

Рис.5 – Построение линии и уравнения тренда с использованием линейной функции

· На графике правой кнопкой мыши щелкаем по маркеру и в появившемся контекстном окне выбираем «Добавить линию тренда». В появившемся окне «Формат линии тренда» выбираем «Параметры линии тренда» - «Полиномиальная со степенью полинома 2»,», ставим галочки в строки «Показывать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R2 » → Закрыть.

· На графике (Рис.6) появятся линия и уравнение параболы Y= -10x2 +80х +480 с коэффициентом достоверности аппроксимации R2 = 0,71.

(Уравнение параболы появится поверх уравнения линейной функции - их нужно «растащить» мышкой в разные места)

Рис.6 – Построение линии и уравнения тренда с использованием полиномиальной функции (дополнительно к линейной функции)

· На графике правой кнопкой мыши щелкаем по маркеру и в появившемся контекстном окне выбираем «Добавить линию тренда». В появившемся окне «Формат линии тренда» выбираем «Параметры линии тренда» - «Степенная», ставим галочки в строки «Показывать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R2 » → Закрыть.

· На графике (Рис.7) появятся линия и уравнение степенной функции Y= 550,2х0,116 с коэффициентом достоверности аппроксимации R2 = 0,743.

 

 

Рис.5 – Построение линии и уравнения тренда с использованием степенной функции (дополнительно к линейной и полиномиальной функциям)

Из полученных уравнений нужно выбрать то, которое наиболее адекватно отражает исходный массив данных. Для этого можно использовать коэффициент достоверности аппроксимации R2, он показывает степень соответствия трендовой модели исходным данным. Его значение может лежать в диапазоне от 0 до 1. Чем ближе R2 к 1, тем точнее модель описывает искомую зависимость.

В примере у степенной функции коэффициент R² наибольший и равен 0,743, и, значит, именно степенную функцию мы будем использовать в качестве трендовой модели: Y= 550,2х0,116 .

Использование трендовой модели в практике заключается в расчете прогнозного значения показателя Y на какой-либо будущий год (в ближней и среднесрочной перспективе). Например, рассчитаем, каким ожидать объем реализации в 2012 году.

Для этого:

· Пронумеруем года в исходном массиве (рис.1) - всего 4 года

· Продолжим нумерацию лет до прогнозного года - номер прогнозного года 2012 - №6

· Подставим в уравнение тренда вместо «х» номер прогнозного года = 6:

Y= 550,2 * 6 0,116 = 677,3

То есть, прогнозируемый объем реализации в 2012 году = 677, 3 ц.

 


Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.005 сек.)