Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Решение с помощью Excel

⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 4Следующая ⇒




1. Ввод исх одн ых данных, построение графики жинамики временного ряда.

 

2. Расчет абсолютн ых приростов

 

год сред.ден.дох., руб. абсолютные приросты
  1010,2  
  1658,9 648,7
  2281,1 622,2
    780,9
  3947,2 885,2
  5167,4 1220,2
    1231,6
  8088,3 1689,3
  10154,8 2066,5
  12440,2 2285,4
  14663,6 2223,4
    2231,4
  18958,4 2063,4
    2321,6
  23551,1 2271,1
  26128,2 2577,1

 

3. О пределение типа роста по «Линейчатой» диаграмме, построенной

для абсолютн ых приростов.

Как показывает анализ диаграммы, временной ряд имеет тенденцию увеличивающегося роста. Известно, что для моделирования такого типа роста используются модели:

- парабола,

- показательная;

при >1 - степенная

 

4. Подготовка исходных данных для построения указанных моделей и

оформление их в в иде таблицы.

t t^2 ln t ln y
      6,917904
    0,6931472 7,41391
    1,0986123 7,732413
    1,3862944 8,026824
    1,6094379 8,280762
    1,7917595 8,550125
    1,9459101 8,763897
    2,0794415 8,998174
    2,1972246 9,225702
    2,3025851 9,428688
    2,3978953 9,593124
    2,4849066 9,734773
    2,5649494 9,850002
    2,6390573 9,965523
    2,7080502 10,06693
    2,7725887 10,17077

 

5. Нахождение коэффициентов трендовых моделей с помощью «Пакета анализа» Excel

Модель - парабола,

ВЫВОД ИТОГОВ          
           
Регрессионная статистика          
Множественный R 0,99907          
R-квадрат 0,99814          
Нормированный R-квадрат 0,997854          
Стандартная ошибка 386,7958          
Наблюдения            
             
Дисперсионный анализ        
  df SS MS F Значимость F  
Регрессия   1,04E+09 5,22E+08 3488,746 1,78E-18  
Остаток            
Итого   1,05E+09        
             
  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 290,7579 330,5593 0,879594 0,395048 -423,372 1004,888
t 404,1178 89,49656 4,515456 0,000581 210,7722 597,4633
t^2 77,58908 5,117851 15,16048 1,21E-09 66,53263 88,64552
                       

 

Таким образом, в рассматриваемом случае парабола имеет вид

Нанесем параболу на график. Для этого надо щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать «добавить линию тренда», далее выбрать Полиномиальный, второго порядка.

 

Модель - показательная.

Прологарифмируем

ВЫВОД ИТОГОВ          
             
Регрессионная статистика          
Множественный R 0,981331          
R-квадрат 0,96301          
Нормированный R-квадрат 0,960368          
Стандартная ошибка 0,201504          
Наблюдения            
             
Дисперсионный анализ        
  df SS MS F Значимость F  
Регрессия   14,79934 14,79934 364,4802 2,02E-11  
Остаток   0,568455 0,040604      
Итого   15,3678        
             
  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 7,146595 0,10567 67,63143 5,17E-19 6,919955 7,373234
t 0,208632 0,010928 19,09136 2,02E-11 0,185194 0,232071

 

Отсюда

, ,

Нанесем кривую на график. Для этого надо щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать «добавить линию тренда», далее выбрать Экспоненциальный.

 

Модель

Прологарифмируем

ВЫВОД ИТОГОВ          
             
Регрессионная статистика          
Множественный R 0,983292          
R-квадрат 0,966864          
Нормированный R-квадрат 0,964497          
Стандартная ошибка 0,190718          
Наблюдения            
             
Дисперсионный анализ        
  df SS MS F Значимость F  
Регрессия   14,85857 14,85857 408,501 9,32E-12  
Остаток   0,509228 0,036373      
Итого   15,3678        
             
  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 6,502293 0,128772 50,49476 3,04E-17 6,226105 6,778481
ln t 1,261183 0,0624 20,21141 9,32E-12 1,127349 1,395017

 

Отсюда

, , ,

Нанесем кривую на график. Для этого надо щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать «добавить линию тренда», далее выбрать Степенной.

 

6. Вы числение расчетных значений среднедушевых денежных доходов населения и оформление резул ьтатов в виде таблицы

год y
  1010,2 772,5 1564,4 666,7 56518,1 307084,4 118013,7
  1658,9 1409,3 1927,3 1598,0 62275,3 72022,0 3714,5
  2281,1 2201,4 2374,4 2664,7 6350,0 8701,2 147144,1
    3148,7 2925,2 3830,2 7508,9 18709,4 590082,8
  3947,2 4251,1 3603,8 5075,0 92339,2 117892,9 1272013,9
  5167,4 5508,7 4439,9 6387,1 116466,0 529244,8 1487576,0
    6921,4 5469,9 7757,7 272950,8 863169,0 1846080,8
  8088,3 8489,4 6738,9 9180,6 160881,9 1820849,4 1193150,5
  10154,8 10212,5 8302,3 10650,9 3333,1 3431811,1 246069,4
  12440,2 12090,8 10228,3 12164,5 122050,2 4892284,3 76030,2
  14663,6 14124,3 12601,2 13718,2 290810,5 4253310,0 893805,0
    16313,0 15524,6 15309,3 338726,3 1877906,3 2514480,0
  18958,4 18656,8 19126,2 16935,4 90936,8 28164,8 4092382,5
    21155,9 23563,4 18594,6 15409,4 5213710,7 7211300,2
  23551,1 23810,1 29029,9 20285,1 67063,6 30016872,5 10667028,1
  26128,2 26619,4 35764,6 22005,2 241322,2 92859489,7 16999009,4
Сумма квадратов отклоненй 1944942,5 146311222,6 49357881,0

 

Минимальную сумму квадратов отклонений имеет парабола, поэтому она выбирается в качестве тренда.

7. Осуществим прогноз по выбранному тренду – параболе по формуле. Доверительный интервал построим по формуле

n=16, k=3 (оценивалось 3 параметра).

Возьмем . Вычислим с помощью функции

=СТЬЮДРАСПОБР(0,05;13)

Получим .

Стандартная ошибка прогноза .

Стандартную ощибку уравнения регрессии возьмем из таблицы регрессионного анализа, полученной с помощью Пакета анализа S=386,7958.

. Для вычисления составим таблицу

t
  1,346454
  0,025718
  0,704981
  3,384245
  8,063509
  14,74277
  23,42204
  34,1013
  46,78056
  61,45983
  78,13909
  96,81835
  117,4976
  140,1769
  164,8561
  191,5354
Сумма 983,0549  

 

Результаты вычисления прогноза оформим в виде таблицы

год t Точечный прогноз стандартная ошибка прогноза нижняя граница верхняя граница
    29584,0 412,3 28693,4 30474,6
    32703,7 415,6 31806,0 33601,5
    35978,7 419,2 35073,0 36884,3

 

С вероятностью 95% среднедушевые денежные доходы населения в 2016 году будут лежать в диапозоне от 35073 руб. до 36884 руб.

 

⇐ Предыдущая1234Следующая ⇒

Date: 2015-12-12; view: 325; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА...


mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.007 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию