Преобразование некоторых нелинейных уравнений к линейному виду для использования в однофакторном регрессионном анализе и прогнозировании

Таблица 4 – Математические выражения прогнозных моделей и их преобразование

Прогнозная модель и ее графическое представление	Формулы приведения и расчетные выражения
Экспоненциальная	система нормальных уравнений коэффициенты модели
Степенная	система нормальных уравнений коэффициенты модели переход от натурального к десятичному логарифму
Логарифмическая	система нормальных уравнений коэффициенты модели

Окончание таблицы 4

Прогнозная модель и ее графическое представление	Формулы приведения и расчетные выражения
Квадратно-коренная	система нормальных уравнений коэффициенты модели
Показательная	система нормальных уравнений коэффициенты модели переход от натурального к десятичному логарифму ;

Выполним построение прогнозной модели степенного вида в соответствии с рассмотренной методикой. Исходные данные приведены в таблице 1 задачи. Составим корреляционную таблицу (таблица 5) и определим количественные параметры прогнозной модели.

Воспользовавшись суммарными значениями параметров расчета из таблицы 5, получаем

Таблица 5 – Корреляционная таблица (степенная модель)

Усл. год Ti	ln T i	Показатель ln
		2,1972246			4,82779584	8,09
	0,69315	2,3978953	0,4805	1,662094	5,74990174	11,21
	1,09861	2,4849066	1,2069	2,729949	6,17476106	13,56
	1,38629	2,8903718	1,9218	4,006906	8,3542489	15,52
	1,60944	2,7725887	2,5903	4,462309	7,68724822	17,24
	1,79176	2,6390573	3,2104	4,728556	6,96462359	18,79
	1,94591	2,944439	3,7866	5,729614	8,6697209	20,20
	2,07944	3,0910425	4,3241	6,427642	9,55454345	21,51
	2,19722	3,2580965	4,8278	7,15877	10,6151931	22,73
	2,30259	3,3322045	5,3019	7,672684	11,1035869	23,89
	15,1044	28,008	27,65	44,579	79,702

Степенная модель прогнозирования трендовой составляющей изменения объемов среднесуточной переработки транспортной системы имеет вид

Прогноз объемов среднесуточной переработки транспортной системы на 20-й год перспективы:

Степень связи показателей N и t в соответствии со степенной зависимостью (насколько нелинейно изменяются объемы переработки транспортной системы по времени в соответствии с данной зависимостью) определяется с помощью коэффициента корреляции, который равен

или

Расчет t–статистики (статистики Стьюдента) и проверка условия значимости коэффициента корреляции показывают, что

и 6,64>1,86.

Таким образом, полученное значение коэффициента корреляции значимо отличается от нуля и его значению можно доверять. В тоже время, из таблицы 3 видно, что полученное значение коэффициента корреляции (r =0,92) меньше значения коэффициента корреляции для линейной зависимости (r =0,94), следовательно, она лучше объясняет поведение параметров исследуемого процесса.

Расхождение результатов двух прогнозов

∆ N =46,24 – 33,11=13,13 тыс. т,

что является весомой величиной. В этом случае для целей прогнозирования следует применить линейную зависимость изменения объемов переработки транспортной системы.