3. Визначити прогнозні властивості моделі продуктивності праці
абсолютні похибки |
|
|
M.E. |
0,000000 |
|
М.А.Е. |
1,714072 |
Середньоарифметична абсолютна похибка |
M.S.E. |
2,155871 |
Середньоквадратична похибку прогнозу |
порівняльні показники |
||
M.P.E. |
-0,0815 |
% відносна похибка прогнозу |
M.A.P.E. |
2,388133 |
% |
4.Знайти точковий та інтервальний прогнози за останні 4 квартали
Точковий прогноз знаходиться простою підстановкою Х у відповідне рівняння.
лінійний |
|
|
|
|
|
|||||||
|
y |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
|||||||
21 |
88,57 |
56 |
4 |
5 |
15 |
|||||||
22 |
91,377 |
57 |
5 |
5,1 |
16,5 |
|||||||
23 |
92,107 |
58 |
5 |
4,8 |
15,7 |
|||||||
24 |
94,078 |
60 |
6 |
5,2 |
15,8 |
|||||||
степеневий |
|
|
|
|
|
|||||||
|
ln y |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
|
||||||
21 |
4,408951 |
56 |
4 |
5 |
15 |
|
||||||
22 |
4,413753 |
57 |
5 |
5,1 |
16,5 |
|
||||||
23 |
4,465684 |
58 |
5 |
4,8 |
15,7 |
|
||||||
24 |
4,38909 |
60 |
6 |
5,2 |
15,8 |
|
||||||
|
y |
21 |
82,18323 |
22 |
82,5788 |
23 |
86,98052 |
24 |
80,56707 |
6
.2.
Інтервальний прогноз залежної змінної
отримуємо за формулою:
де упр – точковий прогноз залежної змінної у;
ϭпр
– стандартна похибка прогнозу,
розраховується як корінь квадратний
із дисперсії прогнозу:
Інтервальний прогноз вказує у якому інтервалі перебуває значення залежної змінної, якщо незалежні змінні задано прогнозним вектором Хпр.
|
ynp-ta*g |
|
ynp |
|
ynp+ta*g |
21 |
86,12762 |
≤ |
88,57 |
≤ |
91,01238 |
22 |
87,56483 |
≤ |
91,377 |
≤ |
95,18917 |
23 |
88,06709 |
≤ |
92,107 |
≤ |
96,14691 |
24 |
88,31126 |
≤ |
94,078 |
≤ |
99,84474 |
|
відхилення степеневої від лінійної |
||
|
степнева |
лінійна |
відхилення |
21 |
82,18323 |
88,57 |
-6,38677 |
22 |
82,5788 |
91,377 |
-8,7982 |
23 |
86,98052 |
92,107 |
-5,12648 |
24 |
80,56707 |
94,078 |
-13,5109 |
Відхилення степеневої функції від лінійної суттєве, тому не можна робити остаточного прогностичного рішення