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 № 12

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

3

11

11

15

17

19

21

23

25

30

Вариант № 13

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

20

22

25

25

28

28

30

31

Вариант № 14

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

43

47

48

50

54

57

59

65

65

67

Вариант № 15

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

70

76

76

78

80

82

88

89

90

92

Вариант № 16

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

4

10

11

12

15

17

19

21

23

25