yandex rtb 1
ГоловнаЗворотній зв'язок
yande share
Главная->Економіка->Содержание->1.    АНАЛИЗ И ПРОГНОЗ РЯДОВ НАБЛЮДЕНИЙ

МетодМГСУ_ИС в экономике_2001_ч2_Прогнозирование данных

1.    АНАЛИЗ И ПРОГНОЗ РЯДОВ НАБЛЮДЕНИЙ

 

Трудно найти область знаний или хозяйственной деятельности, г де не приходилось бы принимать решения, основанные на  знании поведения объекта в пространстве признаков или времени. В большинстве случаев это решение принимается на основании модели[1], базирующейся  на знании предыдущих состояний объекта, на умении прогнозировать его поведение в будущем ( или прошлом).

 

Excel предоставляет пользователю широкие возможности построения таких моделей и прогнозирования поведения объекта. Это прежде всего методы построения линий трендов для известных значений временных рядов[2], методы статистического анализа данных наблюдений, методы линейного и динамического программирования («Поиск решения») и др.

 

Рассмотрим применение этих методов на нескольких  примерах, имеющих отношение к деятельности торговых предприятий.

1.1.             Построение линии тренда расходов на продукты питания в зависимости от уровня дохода семьи

В таблице приведены статистические данные опроса (январь 2001 года) населения по их затратам на приобретение продуктов питания,

 

Для анализа приведенных данных построим диаграмму рассеяния в корреляционном поле - Затраты семьи на приобретение продуктов - доходы семьи.

·       Выделим таблицу данных;

·       выполним команду ВСТАВКАЮДИАГРАММА

·        в открывшемся диалоговом окне выберем пиктограмму «точечная».

·        Выполним указания «мастера диаграмм» и построим диаграмму, иллюстрирующую затраты семьи на продукты питания в зависимости от дохода.

 

·        Для построения линии тренда:

o       выделим кривую (после щелчка мышью на кривой на ней должны появиться маркеры выделения);

o       выполним команду ДИАГРАММА ­ðДОБАВИТЬ ЛИНИЮ ТРЕНДА

·         

При построении линии тренда на вкладке «линия тренда» выполним следующие действия:

 

Рис. 1 Диалоговое окно «Линия тренда

 

·        выберем наиболее подходящий тип кривой аппроксимации ( в нашем примере -это аппроксимация –«логарифмическая»)

·        « Установим флажки «Показывать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмме величину достоверности аппроксимации R2»

·        При необходимости в группе списков «Прогноз» установим необходимую величину шага прогноза (необходимая величина шага прогноза вводится либо с клавиатуры, либо использованием  стрелок).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис.2  Диаграмма расходов семьи на продукты питания со вставленными линиями и уравнениями тренда (логарифмической и линейной)

 

После того как построены линии тренда и соответствующие им уравнения, не составляет труда вычислить новое значение Y (зависимой переменной) для нового значения Х (независимой переменной)

 

 

3