Анализ значения изучаемого экономического показателя (количество претензий и рекламаций на проданную продукцию) во времени с помощью статического метода управления и приемов корреляционно-регрессионного анализа, страница 5

Все графики отобразим на отдельных рисунках – для более четкого визуального просмотра. А также вынесем уравнения за пределы графиков.

Уравнения регрессии имеют вид:

§  линейная: y = 0,2179х+7,5905

§  степенная: y = 3,8581x^0,3766

§  логарифмическая: y = 2,4256Ln(x) + 4,8219

§  экспоненциальная: y = 5,7666 e ^0,0373x

§  полиноминальная 2-й степени: y = -0,1717x² +2,9651x – 0,1934

§  полиноминальная 3-й степени: y = 0,0172x³ – 0,5855x² + 5,6995x – 4,4139

§  полиноминальная 4-й степени: y = 0,0044x⁴ – 0,1233x³ +0,893x² + 0,0289x + 1,4212

§  полиноминальная 5-й степени: y = -0,0021x⁵ + 0,0871x⁴ – 1,3218x³ + 8,4773x² – 19,737x + 16,692

§  полиноминальная 6-й степени: y = -0,0011x⁶ + 0,049x⁵ – 0,8567x⁴ + 7,0838x³ – 28,385x² + 52,124x – 28,308

Графики полиноминальной функции 2-й – 6-й степени использованы быть не могут, т.к. отображают неправдоподобные данные.

В ячейку D4 записываем формулу =0,2179*A4+7,5905 (уравнение линейной функции), значение х принимаем как номер месяца (№ п/п). Далее копируем формулу до ячейки D18. Для каждой функции делаем аналогичные действия. Уменьшаем разрядность для каждой из функций.

Таблица 6 –  Формулы для функций

                                                                                                                                      Рисунок 12 – Расчет функций

Находим прогнозное значение (рис.13), соответствующее каждому полученному уравнению: копируем формулу до 24 месяца, т.е. на 9 месяцев вперед.

Рисунок 13 – Прогнозное значение показателя для функций