Пример 4. Квартальные продажи учебников за три года следующие:
1690 940 2625 2500 1800 900 2900 2360 1850 1100 2930 2615.
Спрогнозировать продажи учебников на следующий год на основе тренда с учетом сезонной компоненты.
Пример 5. В файле Tsdata ППП Statgraphics Plus приведены ibm, bubbly, ggb, units и leadind:
ibm – курс акций фирмы IBM за 10 – летний период по месяцам; bubbly – реализация шампанского по месяцам за 7 лет;
ggb – количество автомобилей, проезжающих по мосту за 14 лет по месяцам;
units и leadind – временные ряды о реализации продукции за 150 периодов времени. В процедуре описательных методов (Descriptive Methods) построить
горизонтальный графики этих рядов и автокорреляционную функцию для каждого ряда и обосновать метод прогноза их уровней.
Для рядов units и leadind спрогнозировать данные на очередные 4 периода.
Для рядов ggb и units рассчитать индексы сезонности и вывести их графики. Дать смысловую интерпретацию индексам.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1.Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для вузов. - М.: ЮНИТИ, 1998.
2.Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2001.
3.Barri, Render I. Ralph M. Stair, Yr. Quantitative analysis for management. Allyn and Bacon. 4 th ed. 1991. USA.
4.Бушин П.Я. Экономико–статистическое моделирование: Уч. пособие.
-Хабаровск, 1988.
5.Бушин П.Я., Захарова В.Н. Математические методы и модели в экономике: Уч. пособие. - Хабаровск, 1998.
6.David R. Anderson, Dennis I. Sweeney, Thomas A. Williams. Statistics for business and economics. Third Edition, 1987. By West Publishing Company, St. Paul New York Los Angeles San Francisco
7.Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. - 2-е изд, перераб. и дополн. Кн.1/ Пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1986.
8.Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. Для экономистов и менеджеров: Учебник, - Финансы и статистика, 1998.
9.Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. – СПб: Питер, 1997.
10.Крамер Г. Математические методы статистики. 2-е изд. /Пер. с англ.- М.: Мир,
1975.
11.Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. - М.: Статистика, 1979.
12.Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей/ Пер. с англ.
–М.: Финансы и статистика, 1986.
13.Магиус Я.Р., Катышев П.К., Персецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Дело, 2000.
14.Попов Л.А. Анализ и моделирование трудовых показателей: Учебник. – 2-е изд., доп. и перераб. – М.: Финансы и статистика, 1999.
15.Philip G. Enns. Business Statistics. Methods and Applications. School of Business and Administration. Saint Louis University, Richard D. Irwin, INC., 1985. St. Paul. USA
16.Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. Пособие для вузов/Под ред. проф. В.Н. Тамашевича. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.
17.Френкель А.А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. – М.: Экономика, 1989.
18.Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: Статистика, 1977.
19.Четыркин Е.М. Калихман И.Л. Вероятность и статистика. – М.: Финансы и статистика, 1982.
20.Эддоус М., Стенфилд Р. Методы принятия решений/ Пер. с англ.; Под ред. членкорр. РАН И.И. Елисеевой. - М.: Аудит, 1997.
21.Эконометрика: Учебник /Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика,
2001.
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение………………………………………………………………
…3
ГЛАВА 1. Описательная статистика…………………….……………………… ….4
1.1.Ряды распределения и методы их графического изображения……….…… …4
1.2.Характеристики центра распределения и вариации………………...………… 6
Контрольные вопросы и упражнения......................................................................... |
12 |
ГЛАВА 2. Оценка параметров генеральной совокупности…………………….….14 |
|
2.1. Определение объема выборки, обеспечивающего заданную точность............ |
18 |
Контрольные вопросы ................................................................................................. |
19 |
ГЛАВА 3. Проверка статистических гипотез……………………………………… 19 |
|
3.1. Проверка гипотезы о значении средней и доли генеральной совокупности…20 |
|
3.2Сравнение средних и долей………………………………………………………23
3.3Сравнение дисперсий двух совокупностей…………………………………… 26
Контрольные вопросы и упражнения.......................................................................... |
29 |
ГЛАВА 4. Проверка гипотез по критерию |
2 (критерий согласия)……………… 31 |
4.1.Проверка гипотез на соответствие………………………………………………31
4.2.Проверка гипотезы о независимости……………………………………………33
Контрольные вопросы и упражнения.......................................................................... |
35 |
ГЛАВА 5. Дисперсионный анализ………………………………………… . 37 |
|
5.1.Постановка задачи и предпосылки дисперсионного анализа………………… 37
5.2.Однофакторный дисперсионный анализ……………………………………… .38
5.3.Сравнение индивидуальных средних……………………………………………39
5.4.Другие положения однофакторного дисперсионного анализа (на примере)…40
5.5.Основные положения двухфакторного дисперсионного анализа…………… .44
Контрольные вопросы и упражнения.......................................................................... |
50 |
ГЛАВА 6. КОРРЕЛЯЦИОННО–РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ В ПРИНЯТИИ |
|
РЕШЕНИЙ…………52 |
|
6.1. Парная (простая) линейная корреляция…………………………………………52 |
|
6.2. Задача анализа матрицы парных коэффициентов корреляции…………… ...... |
53 |
6.3. Частная и множественная корреляция………………………………………… 55 |
|
6.4. Уравнение линейной регрессии............................................................................ |
56 |
6.5.Оценка точности уравнения регрессии………………………………………… 58
6.6.Проверка значимости коэффициентов уравнения регрессии………………… .61
6.7.Автокорреляция отклонений (остатков)……………………………………… 62
6.8.Пошаговый выбор переменных………………………………………………… 63
6.9.Оценивание и прогнозирование на основе регрессионного анализа………… 69
Контрольные вопросы и упражнения.......................................................................... |
69 |
ГЛАВА 7. Анализ временных рядов………………………………………………...72 |
|
7.1.Показатели точности прогноза………………………………………………… 72
7.2.Прогнозирование стационарных показателей…………………………………..73
7.3.Прогноз нестационарных показателей ………………………………………… 74
7.3.1.Прогноз нестационарных показателей по тренду…………………………… 74
7.3.2.Прогноз нестационарных показателей по экспоненциально взвешенным средним…………………………………………………………………………………74
7.4.Прогнозирование на основе сезонной компоненты……………………………75
7.5.Анализ автокорреляций.........…………………………………………………… 80
Контрольные вопросы и упражнения............................................................................ |
81 |
Библиографический список………………………………………………………….. 83 |
|
Оглавление…………………………………………………………………………… 84 |
|