Робочий лист, на якому обчислюються коефіцієнти функції регресії статистичні показники цієї функції, прогнозні значення і довірчі інтервали для них, показаний на рис. 12.
Алгоритм побудови довірчих інтервалів для прогнозних значень
Так як використовується квадратична регресія, то для обрахунків необхідно знайти значення , що зроблено в стовбці
.
З використанням функції (формула: =ЛИНЕЙН(D3:D32;A3:B32;1;1) ) обчислимо коефіцієнти функції регресії і статистичні показники, записаної в діапазоні
.
Значення коефіцієнтів
записані в блоці
.Обчислимо значення прогнозу
на липень – грудень місяці
2011 року.
Де
значення фактора, для якого необхідно
спрогнозувати значення
змінної
(діапазон комірок
).
За значення змінної
в точці
приймається величина
.
Це зроблено в діапазоні
.
Обчислимо границі довірчих інтервалів прогнозних значень.
Дотримуючись послідовності обчислень інтервалів, знайдемо:
Середнє
(комірка
),
використовуючи функцію СРЗНАЧ.
Суму
(комірка
),
використовуючи функцію СУММКВ.Стандартні відхилення прогнозів для кожного з періодів (липень – грудень місяці 2011 року) по формулі:
,
де
-
середньоквадратичне відхилення залишків
(розраховується з
використанням
функції
в комірці
).
Границі довірчих інтервалів (верхню і нижню межу) для кожного з періодів (липень – грудень місяці 2011 року) по формулі:
,
де
довірчий
коефіцієнт, що вибирається
в залежності від рівня надійності
.
Із приведеної вище формули видно, що визначає довжину довірчого інтервалу в залежності від заданого довірчого рівня.
В нашому випадку замість довірчого коефіцієнту розподілу Стьюдента рекомендується брати число 3.
Границі довірчих інтервалів
обчислюються в діапазоні
(верхня
границя) і
(нижня границя).
Побудова моделі прогнозування з використанням вбудованих функцій ms Excel
Побудуємо графік на якому
відобразимо вихідні дані (значення
змінної
,
лінію регресії, обчислені прогнозні
значення, а також верхні і нижні границі
довірчих інтервалів. Такий графік
показано на рис.13.
Рис.13. Модель прогнозування
Висновки
В MS Excel є досить засобів для швидкої побудови різноманітних функцій регресії, а саме для виділення трендової складової моделі даних і побудови на цієї основі прогнозу.
З використанням функцій Excel достатньо просто побудувати довірчі інтервали для прогнозних значень тільки у випадку, якщо прогнозуюча змінна залежить від одного фактора.
Оскільки в Excel немає окремих засобів для виділення сезонної складової, з використанням даної програми можливо побудувати точний прогноз тільки в тому випадку, якщо вихідні дані не містять сезонних змін.
Лабораторна робота №3 “прогнозування методом ковзного середнього”
Мета роботи: Набуття практичних навичок побудови економічних прогнозів методами прогнозування на основі ковзного середнього, які відносяться до методів прогнозу і ґрунтується на обробці ряду динаміки з метою зменшення коливань його рівнів.