Исходные данные к заданию 2

Порядок выполнения задания 2

1. Построить график зависимости.

2. Вычислить параметры функции методом наименьших квадратов.

3. Оценить прогнозную модель с помощью показателей МАРЕ и МРЕ.

4. Построить прогноз спроса на 13 месяц.

Методические рекомендации

1. С помощью метода наименьших квадратов составить систему, в которой S(sin 30t)(cos 30t) = 0, S(sin 30t) = 0, S(cos 30t) = 0.

Тогда а = (SY)/n; b₁ = [S(Ycos 30t)] / [S(cos 30t)²]; b₂ = [S(Ysin 30t)] / [S(sin 30t)²].

2. Для расчета параметров модели необходимо заполнить табл. 10 и 11.

Таблица 10

Расчет параметров колебательной функции

Продолжение табл. 10

Расчет параметров колебательной функции

Змістовний модуль 2 «Прогнозування за допомогою змінної середньої, авторегресивних та статистичних моделей»

Задание 3 «Обгрунтування прогнозної моделі збуту продукції за допомогою зміної середньої»

Содержание задания. Имеются данные об объемах продаж за 5 дней.

Цель задания.На основе исходных данных дать краткосрочный прогноз объемов продаж на 6 день по методу Р. Брауна и Д. Тригга.

Исходные данные:

1) Y₁ = 70, Y₂ = 72, Y₃ = 71, Y₄ = 73 , Y₅ = 75;

2) расчеты выполнить при таких условиях:

Y_t-1 = 68, е _t-1 = 0, МАД_t-1= 3, s = 0,2;

3) при s = 0,2 и вероятности Р = 0,95 контрольный сигнал Д.Тригга равен 0,74.

Расчет прогноза удобно выполнять с помощью табл.11.

Задание 4 «Обґрунтувати авторегресивну модель збуту продукції»

Задача 1

Содержание задачи.Имеются данные о спросе на продукцию за 15 периодов времени.

Цель задачи. Построить авторегрессивную модель и определить на ее основе прогноз на 16 период. Исходные данные приведены в табл. 12. Задание выполняется по 6 вариантам. Первый вариант – исходные данные с 1 по 15 (это студенты, фамилия которых в журнале стоит под номерами 1, 7, 13, 20, 27), второй – со 2 по 16 и т. д.

Таблица 12

Исходные данные к задаче 1 - спрос в шт.

Таблица 11