Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel

      Формула (1) применяется при относительно стабильных приростах Δy^ц, что с некоторой степенью приближения соответствует линейной форме зависимости , формула (2) – при достаточно стабильных темпах ростах  , что с некоторой степенью приближения соответствует показательной  форме зависимости .

      ^{Таблица 3.4}

 

      Прогнозируемый  объем реализации продукции на 7 год (по данным шестилетнего периода) с использованием среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста, рассчитанных в Задании 1, приведены в табл.3.4.

      Вывод.

      Как показывают полученные прогнозные данные, прогнозируемые объемы реализации продукции на 7 год (по данным шестилетнего периода) довольно близки между собой: 11170,40 и 11230,90 млн.руб. Расхождение полученных данных объясняется тем, что в основу прогнозирования положены разные методики экстраполяции рядов динамики.

      Задача 2.

      Прогнозирование выпуска продукции предприятием на год вперёд методом аналитического  выравнивания  ряда динамики по прямой, полиному 2-го порядка (параболе) и степенной функции выполнено с использованием средств инструмента МАСТЕР ДИАГРАММ и представлено на рис. 3.1.

      Рис. 3.1

      

      Уравнения регрессии и их графики построены  для 3-х видов зависимости.

      Выбор наиболее адекватной трендовой модели определяется максимальным значением  индекса детерминации R²: чем ближе значение R² к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным.

      Вывод:

      Максимальное  значение индекса детерминации R² = 0,8531. Следовательно, наиболее адекватное исходным данным уравнение регрессии имеет вид 94,464x² - 311,82x + 8944.

      Рассчитанный  по данному уравнению прогноз выпуска продукции на 7-ой год составляет 11389,996 млн. руб.

Задание 3.

Выявление тенденции развития изучаемого явления (тренда) по данным о выпуске продукции по месяцам за 6-ой год методами скользящей средней и аналитического выравнивания.

      Выполнение  Задания 3 заключается в решении двух задач:

Задача 1. Расчет скользящей средней, полученной на основе трёхчленной скользящей суммы.

Задача 2. Аналитическое выравнивание по прямой и параболе.

      Задача 1.

Расчет  скользящей средней, полученной на основе трёхчленной скользящей суммы.

      Значения скользящей средней, полученной на основе трёхчленной скользящей суммы представлены в табл.3.5.

      Таблица 3.5

      Вывод:

      Анализ  данных табл.3.5 показал, что значения средней закономерно возрастают. Следовательно, можно установить основную тенденцию – возрастания объема выпуска продукции по месяцам за 6-ой год.

      График  сглаживания ряда динамики выпуска продукции методом скользящей средней представлен на рис. 3.2.

 
 
 
 

      Рис. 3.2

Задача 2. Аналитическое выравнивание по прямой и параболе.

      Метод аналитического выравнивания позволяет  представить основную тенденцию (тренд) развития явления в виде функции  времени y=f(t).

      Для отображения трендов применяются  различные функции: линейные и нелинейные.

      Построение  графика выпуска продукции предприятием методом аналитического  выравнивания  ряда динамики по прямой и полиному 2-го порядка (параболе) выполнено с использованием средств инструмента МАСТЕР ДИАГРАММ и представлено на рис. 3.3.

      Рис. 3.3

Уравнения регрессии и их графики построены  для 2-х видов зависимости.

      Выбор наиболее адекватной трендовой модели определяется максимальным значением  индекса детерминации R²: чем ближе значение R² к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным.

      Вывод:

      Максимальное  значение индекса детерминации R² = 0,9164 Следовательно, наиболее адекватное исходным данным уравнение регрессии имеет вид

       -0,8699x2 + 34,172x + 719,75.

 

       ПРИЛОЖЕНИЕ 

Результативные таблицы и графики

Распечатка  Листа 3 Рабочего файла