69633

Розроблення, аналіз та визначення адекватності прогнозованих адитивних моделей при прийнятті рішень

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Проаналізувати вихідні дані та згладити їх методом ковзного середнього. Побудувати прогнозну модель з адитивною компонентою з урахуванням показників сезонності. Визначити адекватність моделі тренда. Зробити прогноз на найближчі 2 квартали.

Украинкский

2014-10-08

204 KB

0 чел.

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ, НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ

НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ХАРЧОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ

Кафедра інформаційних систем

Лабораторна робота № 9

Тема: «Розроблення , аналіз та визначення

адекватності прогнозованих адитивних моделей

при прийнятті рішень»

Викладач:

Ярова Т. В.

Виконав:

студент АКС 3-5

Денисенко О. Ю.

Київ 2012

Завдання :

В таблиці 1 представлені обсяги реалізації продукції підприємства ВАТ "Агросервіс" за останні 12 кварталів.

Рік

2004

2005

2006

2007

Квартал

1

2

3

4

1

2

3

4

1

2

3

4

1

2

3

Обсяг реалізації

767

642

579

855

791

669

603

885

807

1002

626

903

834

?

?

  1.  Проаналізувати вихідні дані та згладити їх методом ковзного середнього.
  2.  Побудувати прогнозну модель з адитивною компонентою з урахуванням показників сезонності.
  3.  Визначити адекватність моделі тренда.

         4.       Зробити прогноз на найближчі 2 квартали.

Вирішення:

Проводимо згладжування вихідних даних методом ковзної середньої. Формуємо таблицю  за результатами розрахунків суми кожної партії за 4 квартали, ковзні середні за 4 квартали і центровані ковзні середні значення.

Далі Таблицю  доповнюємо новим стовпчиком за розрахунками оцінок сезонних компонентів. :

№ п/п (X)

Дата (період)

Кількість реалізованої продукції   (A)

Разом за 4 квартали  

Ковзне середнє знач. за 4 квартали

Центроване ковзне сер. знач.          (T)

Оцінк. сезон. компоненти
(A-T=S+E)

1

1 кв 2004

767,00

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

2 кв

642,00

 

 

 

 

 

 

 

2843

710,75

 

 

3

3 кв

579,00

 

 

713,75

-134,75

 

 

 

2867

716,75

 

 

4

4 кв

855,00

 

 

720,125

134,875

 

 

 

2894

723,5

 

 

5

1 кв 2005

791,00

 

 

726,5

64,5

 

 

 

2918

729,5

 

 

6

2 кв

669,00

 

 

733,25

-64,25

 

 

 

2948

737

 

 

7

3 кв

603,00

 

 

739

-136

 

 

 

2964

741

 

 

8

4 кв

885,00

 

 

740,625

144,375

 

 

 

2961

740,25

 

 

9

1 кв 2006

807,00

 

 

743,125

63,875

 

 

 

2984

746

 

 

10

2 кв

666,00

 

 

748,25

-82,25

 

 

 

3002

750,5

 

 

11

3 кв

626,00

 

 

753,875

-127,875

 

 

 

3029

757,25

 

 

12

4 кв

903,00

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

13

1 кв 2007

834,00

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Для розрахунку скоригованих сезонних компонентів використовуємо допоміжну таблицю , в яку заносимо дані зі стовпчика 7 таблиці  та проводимо відповідні розрахунки.

№ кварталу

 

 

 

1

2

3

4

2004

 

 

-134,75

134,875

2005

64,5

-64,25

-136

144,375

2006

63,875

-82,25

-127,875

 

Всього

128,375

-146,5

-398,625

279,25

Сума

Оцінка сезонної компоненти

64,1875

-73,25

-132,875

139,625

-2,3125

Скоригована сезонна компонента

64

-72

-131

139

0

СУММ (X)

91

B =

5,181318681

СУММ (X^2)

819

A =

699,3461538

СУММ (Y)

9563

(СУММ (X))^2

8281

СУММ (X*Y)

67884

Отримані скориговані сезонні компоненти за 4 квартали заносимо в таблицю  (стовпець 8), яка являється продовженням таблиці . Розраховуємо десезоналізовані дані, віднімаючи відповідні значення сезонної компоненти від фактичних даних за кожен квартал, тобто A-S=T+E, та заносимо їх до таблиці.

№ п/п (X)

Дата (період)

Кількість реалізованої продукції   (A)

Разом за 4 квартали  

Ковзне середнє знач. за 4 квартали

Центроване ковзне сер. знач.          (T)

Оцінк. сезон. компоненти
(A-T=S+E)

Скоригована сезонна компонента   (S)

Десезоналізовані дані     (A-S=T+E)

Тренд.розрахунки (T)

1

1 кв 2004

767,00

 

 

 

 

64

703

704,5275

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

2 кв

642,00

 

 

 

 

-72

714

709,7088

 

 

 

2843

710,75

 

 

 

 

 

3

3 кв

579,00

 

 

713,75

-134,75

-131

710

714,8901

 

 

 

2867

716,75

 

 

 

 

 

4

4 кв

855,00

 

 

720,125

134,875

139

716

720,0714

 

 

 

2894

723,5

 

 

 

 

 

5

1 кв 2005

791,00

 

 

726,5

64,5

64

727

725,2527

 

 

 

2918

729,5

 

 

 

 

 

6

2 кв

669,00

 

 

733,25

-64,25

-72

741

730,4341

 

 

 

2948

737

 

 

 

 

 

7

3 кв

603,00

 

 

739

-136

-131

734

735,6154

 

 

 

2964

741

 

 

 

 

 

8

4 кв

885,00

 

 

740,625

144,375

139

746

740,7967

 

 

 

2961

740,25

 

 

 

 

 

9

1 кв 2006

807,00

 

 

743,125

63,875

64

743

745,978

 

 

 

2984

746

 

 

 

 

 

10

2 кв

666,00

 

 

748,25

-82,25

-72

738

751,1593

 

 

 

3002

750,5

 

 

 

 

 

11

3 кв

626,00

 

 

753,875

-127,875

-131

757

756,3407

 

 

 

3029

757,25

 

 

 

 

 

12

4 кв

903,00

 

 

 

 

139

764

761,522

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

13

1 кв 2007

834,00

 

 

 

 

64

770

766,7033

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Аналіз десезоналізованих даних дає підстави зробити висновок про існування лінійного тренда, який найкраще апроксимує їх та описується рівнянням

                                                     

де  і  характеризують відповідно точку перетину з віссю ординат і нахил лінії тренда. Для визначення параметрів прямої використовуємо метод найменших квадратів, згідно якого:

                                           

  де  – порядковий номер кварталу,   = (A S)

Після проведення відповідних розрахунків, отримуємо

B =

5,181318681

A =

699,3461538

Отже, рівняння моделі тренда матиме вигляд:

                 Т = 699,346 – 5,181

На основі отриманих результатів визначаємо адекватність моделі тренда, для цього визначаємо середнє абсолютне відхилення (МАД) та середню квадратичну помилку (МSЕ) для всіх значень:

МАД =

99,25

MSE =

29,20

Розраховані помилки дуже малі і складають від 4% до 8% від заданих обсягів реалізації продукції. Отже, тенденція виявлена за фактичними даними досить стійка і дозволяє одержати надійні короткострокові прогнози.

Використовуючи отриману адитивну модель тренда, ми розраховуємо прогноз (Рк) таким чином: Рк = Т + S

P 14

699,8846

P 15

646,0659

Висновок: Отримані прогнозні значення базуються на припущенні про те, що ближчим часом тенденція, виявлена при проведенні ретроспективного аналізу, трішки зміниться в гіршу сторону.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

23082. Дослідження залежності зсуву фаз від кута падіння при повному відбитті за допомогою компенсатора Сенармона 894.5 KB
  Дослідження залежності зсуву фаз від кута падіння при повному відбитті за допомогою компенсатора Сенармона. Теоретичні відомості Світло що відбивається від межі поділу двох середовищ з різною оптичною густиною проходить у середовище з меншої густиною лише при кутах падіння менших деякого граничного кута якай можна знайти за формулою φгр = arcsin n 10 де n показник заломлення другого середовища відносно першого. При куті падіння φгр кут заломлення у другому...
23083. Влияние импульсного магнитного поля и низко импульсного электромагнитного излучения очень высоких частот на дрожжевые клетки рода Saccharomyces cerevisiae при приготовлении пшеничного хлеба 647.5 KB
  Пекарские дрожжи относятся к виду Saccharomyces cerevisiae. Их выращивают в богатой кислородом среде, в особых емкостях с сахарной свеклой, азотными минералами и смесями. Магнитное поле промышленной частоты и мероприятия по защите от него
23084. Синхронний детектор 294.5 KB
  Якщо потенціал на вході такого детектора вище деякого рівня обумовленого відмиканням діода то цей сигнал накопичується на виході як правило на конденсаторі фільтра і таким чином фіксується. 7 Тоді коефіцієнт передачі детектора визначений як відношення амплітуди вихідної напруги до амплітуди вхідної напруги дорівнює: . 8 Таким чином частотна характеристика детектора з гармонійною модуляцією мал. Частотна характеристика детектора з гармонійною модуляцією Рис.
23085. ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННІ ПРИЛАДИ І СИСТЕМИ 352 KB
  Метод лічби одноелектронних імпульсів. Опис спектрофотометра СФ5 Тут Ви познайомитеся із можливістю виміру інтенсивності потоку випромінювання шляхом підрахунку кількості електричних імпульсів на виході приймача випромінювання здійснюючи таким чином цифрову обробку оптичної інформації. Теоретична частина Метод лічби одноелектронних імпульсів може бути застосований лише для дуже вузького кола приймачів випромінювання ПВ які мають внутрішнє підсилення фотоелектронних помножувачів ФЕП і лавинних фотодіодів ЛФД.
23086. Вимірювання форми імпульсу випромінювання 196 KB
  Якщо реєструємий імпульс однократний і більш того шуми в його присутності перевищують рівень корисного сигналу то проблема виділення сигналу із шуму стає практично нерозв'язною. У випадку ж повторюваних імпульсів у нас з'являється можливість у присутності нерегулярних перешкод застосувати метод накопичення тобто багаторазово і незалежно вимірювати миттєві значення амплітуди імпульсу в різних частинах періоду повторення для того щоб можна було знайти усереднені значення рівня сигналу що відповідають різним моментам часу. Ілюстрація...
23087. Реєстрація спектрів пропускання 137.5 KB
  Опис спектрофотометра СФ5 У цій лабораторній роботі Ви познайомитеся з принципом дії спектрофотометрів оптикоелектронних приладів призначених для вимірювання спектрів пропускання поглинання особливостями методики вимірювання цих спектрів а також способами визначення кольорових координат. Проходження світла через будьякі середовища завжди супроводжується втратами повязаними з поглинання та розсіюванням. Коефіцієнт екстинкції коефіцієнт поглинання.1 або словами потужність яка віднімається у паралельного пучка світла за...
23088. Реєстрація спектрів випромінювання 167 KB
  Вимірювання форми імпульсу випромінювання. Реєстрація спектрів випромінювання. Терміни та визначення Спектр випромінювання абсолютно чорного тіла.
23089. Фотоелектронний помножувач 310 KB
  Опис спектрофотометра СФ5 У цій лабораторній роботі Ви познайомитеся з пристроєм принципом дії характеристиками фотоелектронного помножувача ФЕП особливостями методики вимірювання цих характеристик а також способами реєстрації слабких світлових потоків за допомогою ФЕП. Схема включення ФЕП показана на мал. Після nго динода електрони збираються на аноді ФЕП. Якщо струм катода ic то анодний струм ФЕП 1 де темновой струм mго динода.
23090. ФОТОДІОДИ 172 KB
  У рівноважному стані рівні Фермі обох напівпровідників вирівнюються а енергетичні зони утворять потенційний бар'єр для основних носіїв мал. Мал. При прикладанні до pnпереходу зовнішньої напруги в прямій полярності тобто до pобласті та до nобласті бар'єр знижується мал. При зворотному зміщенні pnпереходу зовнішнє поле складається з внутрішнім підвищуючи потенційний бар'єр мал.