Студопедия
МОТОСАФАРИ и МОТОТУРЫ АФРИКА !!!


Авиадвигателестроения Административное право Административное право Беларусии Алгебра Архитектура Безопасность жизнедеятельности Введение в профессию «психолог» Введение в экономику культуры Высшая математика Геология Геоморфология Гидрология и гидрометрии Гидросистемы и гидромашины История Украины Культурология Культурология Логика Маркетинг Машиностроение Медицинская психология Менеджмент Металлы и сварка Методы и средства измерений электрических величин Мировая экономика Начертательная геометрия Основы экономической теории Охрана труда Пожарная тактика Процессы и структуры мышления Профессиональная психология Психология Психология менеджмента Современные фундаментальные и прикладные исследования в приборостроении Социальная психология Социально-философская проблематика Социология Статистика Теоретические основы информатики Теория автоматического регулирования Теория вероятности Транспортное право Туроператор Уголовное право Уголовный процесс Управление современным производством Физика Физические явления Философия Холодильные установки Экология Экономика История экономики Основы экономики Экономика предприятия Экономическая история Экономическая теория Экономический анализ Развитие экономики ЕС Чрезвычайные ситуации ВКонтакте Одноклассники Мой Мир Фейсбук LiveJournal Instagram

Этап 3. Расчет значений показателя по теоретической кривой.




В полученное уравнение кривой подставляются исходные значения ti. Таким образом, для одних и тех же временных показателей существуют два значения изучаемого показателя:

· фактическое (задано) – Уi,

· теоретическое (рассчитанное) - Уti.

Пример: t=1 Уt1 = 0,3 + 0,5* 1 = 0,8.

Этап 4. Оценка адекватности модели.

Рассчитывается показатель среднего линейного отклонения теоретического ряда от фактического

 

 

 

Рассчитывается среднее квадратическое отклонение теоретического ряда от фактического

 

sYt называется стандартизированной ошибкой апроксимации .

Если апроксимировать фактический ряд по нескольким разным типам кривых, то наиболее адекватна та модель, где ошибка апроксимации меньше. В этом случае расчеты рекомендуется проводить с использованием встроенных функций табличных процессоров, например, Excel.

Кроме табличных процессоров существуют пакеты прикладных программ по статистике, которые позволяют быстро выбрать адекватную модель. Такими пакетами являются STADIA, STATGRAPHICS, SPSS, Statistika, CSS и др.

Выполнение задания в среде Microsoft Exсel

Этап 1

Предварительно пользователь задает вид тренда.

Этап 2

1. Определение уравнения тренда:

А)линейного вида - Используется встроенная функция ЛИНЕЙН

Синтаксис:

ЛИНЕЙН(известные_значения_y; известные_значения_x; конст; статистика)

параметр «известные значения х» можно не задавать, тогда по умолчанию воспримется порядковая нумерация уi (что и необходимо для определения тренда);

параметры «константа» и «статистика» - необязательные.

Функция ЛИНЕЙН возвращает массив {а10} для уравнения прямой

y = a0+a1t.

ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику (оценка значимости параметров уравнения, оценка отклонения фактических данных от теоретических., уровень надежности модели)

 

В) ПОКАЗАТЕЛЬНОГО ВИДА - Функция ЛГРФПРИБЛ

Синтаксис





Дата добавления: 2018-01-08; просмотров: 296; Опубликованный материал нарушает авторские права? | Защита персональных данных | ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ


Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Только сон приблежает студента к концу лекции. А чужой храп его отдаляет. 8822 - | 7529 - или читать все...

 

3.231.226.211 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.


Генерация страницы за: 0.002 сек.