Найти на базе имеющихся данных табл. 1 прогнозные значенияобъема изготовления за 2009 год, применяя:
А)корреляционно-регрессивный способ прогнозирования;
Б)способ экспоненциального сглаживания.
Найти какой-никакой, из предложенных способов, эффективнее(найти ошибку прогноза для всякого способа).
Перечень литературы…………………………………………………………. .
Выдержка
1. Предсказание на базе теплый регрессии
Значение регрессионного разбора – построение многофункциональных зависимостей меж 2-мя группами переменных величин Х1, Х2, … Хр и Y. При этом стиль идет о воздействии переменных Х(это будут доводы функций)на смысла переменной Y(смысл функции). Переменные Х мы станем именовать причинами, а Y – отзывом.
Сейчас мы разберем более обычный вариант – введение зависимости 1-го отзыва y от 1-го фактора х. Таковой вариант именуется теплый(обычный)регрессией.
Опросы свойства – разрешают коротко обрисовать подборку, т. е. , заполучить её модель, желая и чрезвычайно дерзкую:
а)среднее арифметическое:
Среднее арифметическое – это «центр», кругом которого колеблются смысла случайной величины.
Образчик: средняя длительность жизни в Рф и США
б)дисперсия:
Аномалия от среднего: - охарактеризовывает только «разброс» конкретной, раздельно взятой величины хi. Ежели мы захотим заполучить наиболее совершенную информацию, нам будет необходимо навыписывать такие отличия для всех х, т. е. , заполучить таковой же разряд чисел, как и начальная подборка.
Разрешено попробовать усреднить все отличия, однако «среднее арифметическое отклонений от среднего арифметического» владеет изюминка:
Данная размер обнуляется в следствии такого, что отрицательные смысла отклонений и позитивные обоюдно погашаются.
Чтоб избежать этого, возведем их в квадрат, получив этак именуемую выборочную дисперсию:
Выборочная дисперсия охарактеризовывает разброс(вариацию)частей подборки кругом их среднего арифметического. Принципиально обладать в виду, что сами составляющие подборки и их дисперсия имеют различные распорядок: ежели составляющие подборки измеряются в метрах, то дисперсия – в квадратных метрах.
Обычное аномалия:
Полезное качество дисперсии:
Т. о.
Свойства генеральной совокупы:
математическое ожидание М( Х)
дисперсия D( X)
Несмещенная критика дисперсии:
Литература
1. Деньги. Валютное воззвание. Кредит: Учебник для вузов/Л,А, Дробозина, Л. П. Окунева и др. ; Под ред. проф. Л. А. Дробозиной. – М. ; ЮНИТИ, 2010.
2. Деньги, валютное воззвание и кредит/Под ред. проф. Г. Б. Поляка. – М. : ЮНИТИ. , 2009.
3. Деньги: Учебник для студентов вузов, обучающихся сообразно квалификации «Деньги и кредит»/ Под ред. Г. Б. Поляка – М. ЮНИТИ-ДАНА, 2007
4. Экономная система Рф: Учебник / Под ред. Г. Б. Поляка. - М. : ЮНИТИ - ДАНА -, 2007.
5. Деньги: Учебник /Под ред. А. Г. Грязновой, Е. В. Маркиной – М. Деньги и статистика, 2009.
6. Конструкция ОМС Рф – www. ffoms. ru
7. www. bdkodeks. ru
1. Прогнозирование на основе парной регрессии
Смысл регрессионного анализа – построение функциональных зависимостей между двумя группами переменных величин Х