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

8164. Природні та техногенні явища як фактори загрози суспільній безпеці. Подолання та попередження наслідків глобальних проблем 26.54 KB
  Природні та техногенні явища як фактори загрози суспільній безпеці. Подолання та попередження наслідків глобальних проблем Мета: сформувати уявлення учнів про специфічність глобальних проблем людства акцентувати увагу на їх соціальних та економічни...
8165. Вступ. Загальне поняття про предмет Людина і світ 58 KB
  Вступ. Загальне поняття про предмет Людина і світ Мета уроку: Розкрити основні завдання вивчення курсу Людина і світ і сформувати уявлення про роль людинознавчого курсу в здійсненні світоглядного самовизначення людини розкрити зміст співвідношення ...
8166. Ціннісні виміри людського життя. Смерть і безсмертя 29.5 KB
  Тема уроку. Ціннісні виміри людського життя. Смерть і безсмертя. Мета:сформувати уявлення учнів про цінності та їх роль у житті людини ознайомити учнів з основними аспектами проблеми смерті та безсмертя як фінальних цінностей людини формуват...
8167. Почуття, інтелект, воля. Ідеали в житті людини 44 KB
  Почуття, інтелект, воля. Ідеали в житті людини. Мета: Розглянути поняття почуття, інтелект, воля, та проаналізувати ідеали в житті людини розвивати вміння критично аналізувати різні точки зору на певну проблему виховувати толерантне ставлення до п...
8168. Завершення І світової війни 33 KB
  Завершення І світової війни. Хоч головні битви розгорталися в 1918 р. на Західному фронті, історія розпорядилася так, що не вони завершили війну, а події на Східному фронті. Упродовж двох років у північній частині Греції англо-французькі війська без...
8169. Особа, суспільство, держава 31 KB
  Тема уроку. Особа, суспільство, держава. Мета: Навчити ліцеїстів розрізняти поняття людина, індивід, особистість, особа, громадянин. розвивати вміння висловлювати власне ставлення до проблеми виховувати почуття правової свідомості. Обладнання...
8170. Громадянство. Правова і соціальна держава 27 KB
  Тема уроку. Громадянство. Правова і соціальна держава. Мета уроку: визначити поняття громадянство, правова і соціальна держава розвивати вміння висловлювати власне ставлення до проблеми виховувати почуття правової свідомості. Обладнання: Дош...
8171. Культура Гетьманщини 15.54 KB
  Культура Гетьманщини 1648 pp. - період гетьманської держави, її очолюють високоосвічені, європейського рівня політичні й громадські діячі: П. Сагайдачний, Б. Хмельницький, І. Виговський, І. Мазепа. Вони докладають великих зусиль і кош...
8172. Феофан Прокопович - видатний діяч просвітництва і культури 15.29 KB
  Феофан Прокопович - видатний діяч просвітництва і культури Феофан Прокопович народився в Києві 1677 р. Рано втратив рідних, жив під опікою дядька, професора і ректора Києво-Могилянської академії. Дядько рано віддав хлопчика на навчання до Акаде...