Методические указания к выполнению задания по прогнозированию

1.1.  Методические указания к выполнению задания по прогнозированию

1.  Составить опросный лист и план исследования для выданного варианта задания.

2.  Провести исследования (опрос) по заданию, результаты свести в таблицу (аналогично табл. 2), используя табличный процессор Excel.

3.  По результатам исследования в Excel построить диаграмму (аналогично изображенной на рис. 1). Построение диаграммы включает выполнение следующих действий:

1)  выделить мышкой диапазон ячеек, на основе которых будет построена диаграмма (для нашего примера это год и стоимость нефти);

2)  запустить мастер построения диаграмм, выполнив команду Вставка/Диаграмма;

3)  выбрать вид диаграммы «Точечная» и перейти к следующему шагу мастера, нажав кнопку «Далее»;

4)  задать подпись диаграммы и перейти к следующему шагу;

5)  выбрать место расположения диаграммы на текущем листе.

4.  Подобрать аппроксимирующую функцию для результатов исследования. В программе Excel заложены расчетные алгоритмы, автоматически вычисляющие коэффициенты выбранной функции регрессии, определяющие точность уравнения и его адекватность. Поэтому для построения аппроксимирующей функции необходимо воспользоваться средствами Excel и выполнить следующие действия:

1)  на диаграмме выделить мышкой линию соединяющую результаты исследования и выполнить команду Диаграмма/Добавить линию тренда;

2)  в открывшемся окне на вкладке «Тип» необходимо выбрать вид функции регрессии наиболее близко описывающей поставленный эксперимент;

3)  на вкладке «Параметры» определить на какое количество лет будет сделан прогноз (установить «вперед на единиц»), поставить флажки «показывать уравнение на диаграмме» и «поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации»;

4)  оценить полученный результат.

5.  Построить дополнительные диаграммы, подобрав другие аппроксимирующие функции (повторить выполнение пунктов 3-4 несколько раз) для их сравнения друг с другом и выявления наиболее близко описывающей исследуемое явление. При сравнительном анализе следует использовать значения коэффициента информативности.

6.  Сделать выводы по проведенному исследованию.

7.  Оформить работу в соответствии с требованиями (см. раздел 2).

Рис. 5. Пример выполнения задания в программе Excel

1.2.  Темы социологических исследований

1.  Используя метод интервью, проведите исследование и выявите радиостанцию, имеющую наибольший рейтинг в вашем регионе  и проследите его развитие в последние 36 месяцев.

1.3.  Прогнозирование в социологических исследованиях на основе линии тренда

В социологических исследованиях широко применяются методы статистической обработки данных. Одним из них является метод прогнозирования. Данный метод позволяет по известным значениям эксперимента рассчитать и спрогнозировать значения для последующих лет.

Рассмотрим решение задачи прогнозирования на примере продолжительности жизни в России. Данные представленные в табл. 2, показывают результаты исследований проведенных по изучению продолжительности жизни в России за 1990-1997 гг. отдельно для мужчин, женщин, а также среднее значение для всего населения.

Таблица 2. Ожидаемая продолжительность жизни в России

Прогнозирование будем проводить по средним значениям продолжительности жизни всего населения. Построим по экспериментальным точкам диаграмму (рис. 1). Далее подберем функцию, которая наиболее точно описывает изменения изучаемого процесса и может быть использована для прогнозирования изучаемого процесса в последующие годы.

Так, например, в качестве экстраполирующей функций (функции, позволяющей описать закономерность результатов эксперимента и построить прогноз на будущее) можно использовать следующие:

1.  Линейные ;

2.  Нелинейные (криволинейные) следующих видов:

1)  квадратичная ;

2)  параболическая к-го порядка ;

3)  экспоненциальная ;

4)  мультипликативная ;

5)  обратная ;

6)  гиперболическая .

Вид зависимости выбирают исходя из визуальной оценки характера расположения точек на диаграмме рассеяния. На рис. 2-5 представлены диаграммы с подобранными различными аппроксимирующими функциями для результатов исследования табл.  2 (все население).

Показателем качества подобранной функции является коэффициент информативности . Чем ближе  к единице, тем лучше подобранная функции описывает зависимость. В случае, когда коэффициент информативности принимает значение меньше 0,7, следует выбрать другой вид зависимости и повторить расчеты. Видно, что наибольшее приближение имеет полиномиальная функция, изображенная на рис. 5, поскольку коэффициент информативности близок к единице. Линейная, логарифмическая и экспоненциальная функции (рис. 2-4) описывают процесс без достаточной точности и не могут быть использованы для прогнозирования изменений продолжительности жизни.

Рис. 1. Диаграмма ожидаемой продолжительности жизни в России

Рис. 2. Построение линейной экстраполирующей функции

Рис. 3. Построение логарифмической экстраполирующей функции

Рис. 4. Построение экспоненциальной экстраполирующей функции

Рис. 5. Построение полиномиальной экстраполирующей функции