Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ЭЛЕКТРОННЫЙ_ОФИС.doc
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.04.2025
Размер:
6.11 Mб
Скачать

Вариант № 7

Построить график временного ряда, выделить тренд этого временного ряда и построить прогноз на два шага вперед. Исходные данные по этому временному ряду за 10 недель приведены в таблице.

В качестве аппроксимирующей функции проанализировать линейную, полиномиальную (с=2), логарифмическую, экспоненциальную и степенную зависимости. Для построения прогноза выбрать модель с наибольшим R2 .

Неделя

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Количество машин

14

23

30

39

45

54

63

70

78

80

Вариант № 8

Построить график временного ряда, выделить тренд этого временного ряда и построить прогноз на два шага вперед. Исходные данные по этому временному ряду за 10 недель приведены в таблице.

В качестве аппроксимирующей функции проанализировать линейную, полиномиальную (с=2), логарифмическую, экспоненциальную и степенную зависимости. Для построения прогноза выбрать модель с наибольшим R2 .

Неделя

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Количество машин

15

22

26

33

40

45

51

58

63

69

Вариант № 9

Построить график временного ряда, выделить тренд этого временного ряда и построить прогноз на два шага вперед. Исходные данные по этому временному ряду за 10 недель приведены в таблице.

В качестве аппроксимирующей функции проанализировать линейную, полиномиальную (с=2), логарифмическую, экспоненциальную и степенную зависимости. Для построения прогноза выбрать модель с наибольшим R2 .

Неделя

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Количество машин

9

15

24

29

38

46

52

58

60

65

Вариант № 10

Построить график временного ряда, выделить тренд этого временного ряда и построить прогноз на два шага вперед. Исходные данные по этому временному ряду за 10 недель приведены в таблице.

В качестве аппроксимирующей функции проанализировать линейную, полиномиальную (с=2), логарифмическую, экспоненциальную и степенную зависимости. Для построения прогноза выбрать модель с наибольшим R2 .

Неделя

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Количество машин

23

25

30

32

36

38

46

50

55

57

Вариант № 11

Построить график временного ряда, выделить тренд этого временного ряда и построить прогноз на два шага вперед. Исходные данные по этому временному ряду за 10 недель приведены в таблице.

В качестве аппроксимирующей функции проанализировать линейную, полиномиальную (с=2), логарифмическую, экспоненциальную и степенную зависимости. Для построения прогноза выбрать модель с наибольшим R2 .

Неделя

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Количество машин

14

16

17

19

20

24

32

42

52

71