Студопедия

Главная страница Случайная страница

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Замечания






· Если какие-либо числа в массиве «известные значения y» равны 0 или отрицательны, то функция РОСТ возвращает значение ошибки #ЧИСЛО!.

· При вводе константы массива для аргумента, такого как «известные значения x», следует использовать точку с запятой для разделения значений в одной строке и двоеточие для разделения строк.

Рассмотрим пример построения прогноза значений валового внутреннего продукта РФ. В этом примере используются те же данные, что и в примере для функции «Тенденция». Диалоговое окно функции «Рост» выглядит следующим образом (рис.3.12).

Рис. 3.12 – Параметры диалогового окна функции «Рост»

Прогноз с использованием данной функции приведен на рис.3.13.

Рис.3.13 - Результаты прогнозирования объема ВВП с использованием экспоненциальной линии тренда (функции «Рост»)

Следует отметить, что значение y, предсказанное с помощью уравнения регрессии, может быть недостоверным, если оно находится вне диапазона значений y, которые использовались для определения уравнения.

Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на буду­щий период в виде суммы фактического показателя за данный пе­риод и прогноза на данный период, взвешенных при помощи спе­циальных коэффициентов.

Представим, что составляется прогноз определенной экономической величины на следующий месяц. Тогда:

(3.32),

где

прогноз на месяц 1+1;

значение исследуемой величины в месяце (фактические данные);

прогноз на месяц I,

специальный коэффициент, определяемый статистиче­ским путем.

Рассмотрим прогнозирование объемов жилищного строительства методомэкспоненциаль­ного сглаживания на конкретном примере (1971-2003гг.)

Фактические данные приведены в Приложении 3.

Для прогнозирования методом экспоненциального сглаживания используется функция «Экспоненциальное сглаживание» пункта меню «Сервис», «Анализ данных». Окно исходных данных экспоненциального сглаживания представлено на рисунке 3.14,

 

Рис.3.14 – Исходные данные для проведения экспоненциального сглаживания

Элементы диалогового окна «Экспоненциальное сглаживание»


Поделиться с друзьями:

mylektsii.su - Мои Лекции - 2015-2024 год. (0.006 сек.)Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав Пожаловаться на материал