7653
.pdfТаблица 9. 3. Значения величины К (15) для оценки доверительного интервала прогноза линейного тренда для =0.05 .
Число |
Период упреждения L |
|
|
|
|
|
уровней n |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
1.932 |
2.106 |
2.300 |
2.510 |
2.733 |
2.965 |
10 |
1.692 |
1.774 |
1.865 |
1.964 |
2.069 |
2.180 |
13 |
1.581 |
1.629 |
1.682 |
1.738 |
1.799 |
1.863 |
15 |
1.536 |
1.572 |
1.611 |
1.653 |
1.697 |
1.745 |
Пример 9.2. Пусть для ряда из примера 9.1 необходимо сделать |
точечный и |
|
интервальный прогноз на три шага вперед. |
Точечный прогноз, т.е. значения y11 = 14, y12 = |
|
12.85, y13 = 11.70, получаются из тренда |
yтеор.i = y(ti) = 23.4-0.709ti при ti |
=11, 12 и 13, |
соответственно. Для интервального прогнозирования вычисляем по формуле (13) |
||
Sy = = 3.27, из таблицы 9.3 для L =1, 2 и 3 |
и для n =10 находим K=1.69, K=1.77 и K=1.86, |
|
соответственно. После этого по формуле (14) определяем нижнюю и верхнюю границу для прогнозируемого значения. Результат расчета можно представить в виде:
y11 = 14 5.53, , y12 = 12.85 5.79, y13 = 11.70 6.09.
Задачи к Лабораторной работе «Определение параметров трендовой модели» .
Задача 9.1 Для временных рядов из Таблицы 8.3 определить трендовую модель в виде полинома первой степени, дать точечный и интервальный прогноз на 3 шага вперед.
Результат представить графически.
51
Литература.
1.В.Е. Гмурман. Теория вероятностей и математическая статистика. М.Высшая школа. 1999.
478 с.
2.В.Е. Гмурман. Теория вероятностей и математическая статистика школа. М. . Высшая школа. 1999. 478 с.
3.В.Н. Калинина, В.Ф. Панкин. Математическая статистика. М. Высшая школа. 1998. 336 с.
4.З. Брант. Анализ данных. М. Мир. 2003. 686 с.
5.A.A.Clifford. Multivariate error analysis . A Handbook of error propagation and calculation in many-parameters system. Applied Science Publishers, Ltd. London,1973.
6.М. Г. Сидоренко. Математические методы в экономике. Учебное пособие. ТУСУР.
Томск. 2000. 129 с.
52