|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|
x |
10 |
7 |
6 |
3 |
3 |
6 |
8 |
14 |
15 |
18 |
19 |
17 |
15 |
12 |
10 |
|
f |
8,3 |
5,9 |
4,5 |
3,6 |
4,9 |
8,2 |
11,2 |
15,1 |
16,7 |
18,1 |
17,6 |
15,4 |
|||
|
t |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
|
x |
7 |
8 |
4 |
5 |
12 |
19 |
20 |
16 |
13 |
12 |
10 |
9 |
8 |
7 |
10 |
|
f |
13,1 |
10,4 |
8,7 |
6,7 |
6,2 |
5,9 |
9,9 |
15,7 |
18,7 |
17,4 |
14,3 |
12,1 |
10,8 |
9,3 |
8,3 |
Точность прогноза можно оценить при помощи средней квадратической погрешности.
При составлении прогноза примем, что объем сегодняшних продаж имеет вес 60, вчерашних -30, а позавчерашних-10. Расчет представлен в таблице 5
Таблица 5
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|
x |
10 |
7 |
6 |
3 |
3 |
6 |
8 |
14 |
15 |
18 |
19 |
17 |
15 |
12 |
10 |
|
f |
8,7 |
6,3 |
4,8 |
3,3 |
4,4 |
7,4 |
10,5 |
14,7 |
16,3 |
18,2 |
18 |
15,9 |
|||
|
t |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
|
x |
7 |
8 |
4 |
5 |
12 |
19 |
20 |
16 |
13 |
12 |
10 |
9 |
8 |
7 |
10 |
|
f |
13,6 |
10,9 |
8,9 |
7 |
6,5 |
5,1 |
8,5 |
14,9 |
19 |
18,1 |
14,7 |
12,4 |
11,1 |
9,5 |
8,5 |
Точность прогноза можно оценить при помощи средней квадратической погрешности.
При составлении прогноза примем, что объем сегодняшних продаж имеет вес 80, вчерашних -15, а позавчерашних-5. Расчет представлен в таблице 6
Таблица 6
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|
x |
10 |
7 |
6 |
3 |
3 |
6 |
8 |
14 |
15 |
18 |
19 |
17 |
15 |
12 |
10 |
|
f |
9,3 |
6,6 |
5,4 |
3,1 |
3,7 |
6,7 |
9,25 |
14,3 |
15,6 |
18,1 |
18,5 |
16,4 |
|||
|
t |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
|
x |
7 |
8 |
4 |
5 |
12 |
19 |
20 |
16 |
13 |
12 |
10 |
9 |
8 |
7 |
10 |
|
f |
14,3 |
11,4 |
9,4 |
7 |
7,2 |
4,5 |
6,7 |
13,4 |
19 |
19,05 |
15,3 |
12,7 |
11,5 |
9,7 |
8,7 |
Точность прогноза можно оценить при помощи средней квадратической погрешности.
Графически результаты расчетов с наименьшей погрешность приведен на рисунке 2.
Рис.2
Из расчетов делаем вывод, что объем сегодняшних продаж имеет вес 50, вчерашних -30, а позавчерашних-20 имеет наименьшее погрешность.
3. Метод экспоненциального сглаживания
При расчете прогноза методом экспоненциального сглаживания учитывается отклонение предыдущего прогноза от реального показателя.
Для расчета примем, что 
|
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|
x |
10 |
7 |
6 |
3 |
3 |
6 |
8 |
14 |
15 |
18 |
19 |
17 |
15 |
12 |
10 |
|
f |
8,4 |
7,9 |
6,9 |
6,1 |
6,1 |
6,5 |
8,006 |
9,4 |
11,1 |
12,6 |
13,5 |
13,8 |
13,4 |
12,7 |
|
|
t |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
|
x |
7 |
8 |
4 |
5 |
12 |
19 |
20 |
16 |
13 |
12 |
10 |
9 |
8 |
7 |
10 |
|
f |
11,6 |
10,9 |
9,5 |
8,6 |
9,2 |
11,2 |
12,9 |
13,5 |
13,4 |
13,1 |
12,5 |
11,8 |
11,06 |
10,2 |
10,2 |
Точность прогноза можно оценить при помощи средней квадратической погрешности.
Графически результаты расчетов с наименьшей погрешность приведен на рисунке 3.
Рис. 3
Из расчетов делаем вывод, что 
квадратичная погрешность равна 1,98
следовательно получаем более точный прогноз
Приведенные методы далеко не исчерпывают многообразия методов анализа временных рядов, однако большинство из них требует значительных вычислений, поэтому для их использования требуется применение компьютеров.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.