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

20087. КОНСТРУИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ РАЗДЕЛЕНИЯ И СОВМЕЩЕНИЯ ФУНКЦИЙ; ОСОБЕННОСТИ, ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ 229 KB
  Если конструкция отдельного узла обеспечивает выполнение нескольких функций то в узле осуществлен принцип объединения. уменьшение объема сборочных и регулировочных работ опоры на центрах со смещенным центром – регулировка в двух направлениях Решение на основе совмещения функций имеет отрицательные качества:1 не удается обеспечить оптимальное выполнение отдельных фий особенно это важно в отношении точности и надежности 2.появляется опасность взаимного отрицательного влияния отдельных частных функций друг на друга.
20088. Эскизный проект. Цели и задачи данной стадии разработки. Результаты разработки 22 KB
  Эскизный проект – это совокупность конструкторских документов которые разрабатываются с целью установления принципиальных конструктивных решений. Результат разработки – варианты конструкции соответствующие расчеты обязательная документация ведомость проекта пояснительная записка появляется чертеж общего вида. Эскизный проект и ТП не являются обязательными и выполняются если это предусмотрено в ТЗ а эскизный проект выполняется еще если если это предусмотрено техническим заданием.
20089. Техническое предложение 31.5 KB
  Техническое предложение. Техническое предложение ТП совокупность технических документов которые содержат техническое и техникоэкономическое обоснование целесообразности разработки. 2 – Техническое задание. 3 – Техническое предложение.
20090. Требования к элементам приборов. Эксплуатационные, конструктивно-технологические, специальные. Чувствительность. Линейность 185.5 KB
  Статическая характеристика может быть выражена аналитически уравнением типа y=fx связывающим выходную величину y с входной величиной х в числовой форме в виде таблицы или графически. такая характеристика выгодна для показывающих и особенно для регистрирующих приборов т. Линейная характеристика преобразователей в вычислительных устройствах упрощает осуществление математических операций. Вместе с тем иногда нужны преобразователи с нелинейными характеристиками например с логарифмическими или квадратичными.
20091. Станки фрезерной группы. Их классификация. Краткая характеристика. Виды выполняемых работ. Приспособления и оснастка к ним 1.57 MB
  Приспособления и оснастка к ним. Приспособления для фрезерных станков. Эти приспия харся применением установов для быстрой настройки фрез и направляющих шпонок для правильного расположения приспия на столе станка. Шпонки крепятся на нижней части основания корпуса приспия их 2 разнесены на наибольшее расстояние.
20092. Инструментальные материалы. Требования, предъявляемые к ним. Классификация 38 KB
  Материалы для изготовления режущих инструментов. Инструментальные материалы подразделяются на следующие группы: Инструментальные стали; Твердые сплавы; Керамические материалы; Алмазы и синтетические сверхтвердые материалы. В результате термической обработки углеродистые стали приобретают твердость от 61 до 63 HRCэ и могут обрабатывать материалы твердостью до 30 HRCэ.
20093. Классификация режущего инструмента. Их технологические возможности 25.5 KB
  Габец Применяемые при обработке деталей машин и приборов режущие инструменты подразделяют как правило по конструкции и по виду обрабатываемых повтей. По конструкции инструменты подразделяются на следующие группы: 1 Резцы: резцы общего назначения и фасонные резцы. 2 Сверла –это однолезвийные и многолезвийные режущие инструменты применяемые для получения отверстий в сплошном материале и для рассверливания отверстий. 3 Зенкеры – 28лезвийные инструменты используемые для увеличения отверстий.
20094. ПРОЦЕСС ОБРАЗОВАНИЯ СТРУЖКИ И ЕЕ ТИПЫ. УСАДКА СТРУЖКИ.НАРОСТООБРАЗОВАНИЕ ПРИ РЕЗАНИИ. ВЛИЯНИЕ НАРОСТА НА ПРОЦЕСС РЕЗАНИЯ(«ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ И ОСНАСТКА») 86 KB
  УСАДКА СТРУЖКИ. Классификацию стружки предложил проф. При уменьшении среза повышении скорости резания и увеличении переднего угла отдельные элементы стружки станут менее отчетливыми и будут сходить без зазубки на ее внешней стороне.
20095. Обработка резанием. Кинематические и геометрические параметры и процессы резания. Главное движение и движение подачи. Элементы режима резания и геометрические параметры срезаемого слоя 101 KB
  Кинематические и геометрические параметры и процессы резания. Элементы режима резания и геометрические параметры срезаемого слоя. Для осуществления резания необходимо относительное движение между заготовкой и режущим инструментом. Совокупность движений сообщаемых механизмом станка в процессе резания инструменту и обрабатываемой детали представляет кинематическую схему резания.