Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Сравнение прогнозирующих функций с помощью остаточной дисперсии, остаточного среднеквадратического отклонения и индекса корреляции




Практическое занятие 5

Цель: приобрести навыки прогнозирования экономических показателей в среде Excel, на основе модели научиться выбирать одну из альтернатив, сравнение прогнозирующих функций с помощью остаточной дисперсии и других статистических показателей.

 

Если для описания исходной кривой с равным основанием можно использовать несколько аналитических функций, то для выбора зависимости наиболее точно отображающей наблюдаемую динамику, рекомендуется применять специальные статистические показатели. К числу таких показателей относятся: остаточная дисперсия σ2ост, остаточное среднеквадратическое отклонение σост, коэффициент вариации V и индекс корреляции Ry/t.

Первые три показателя используются очень часто при обработке статистической информации. Они тесно связаны между собой и рассчитываются по следующим формулам:

σ2ост= S(yt)2/ n; (5.1)

σост= ; V= ()* 100%, (5.2)

где yср - средняя арифметическая,

yср = (5.3)

В качестве уравнения тренда (т.е. прогнозирующей функции) следует использовать ту аналитическую зависимость, для которой σ2ост, σост и V принимают минимально возможные значения.

Индекс корреляции Ry/t даёт относительную оценку степени близости линии регрессии к точкам исходной кривой. С его помощью можно оценить не только качество подбора линии прогноза к точкам исходной кривой, но и определить силу (тесноту) корреляционной связи, её близость функциональной зависимости. Он вычисляется по следующей формуле:

Ry/t = , (5.4)

где σ2общ = - общая дисперсия, измеряющая вариацию переменной за счет действия всех факторов;

σ2ост - остаточная дисперсия, характеризующая отклонение между исходными и расчетными значениями переменной yt.

Чем больше индекс корреляции, тем ближе корреляционная связь к функциональной и тем сильнее взаимодействие между переменными t и yt. И наоборот, чем в большей степени Ry/t приближается к нулю, тем менее чётко выражена тенденция изменения показателя yt во времени.

Сила связи между переменными считается слабой при Ry/t =0 ¸ 0,3; умеренной при Ry/t = 0,3 ¸ 0,5; заметной при Ry/t = 0,5 ¸ 0,7; высокой при Ry/t = 0,7 ¸ 0,9; весьма высокой при Ry/t = 0,9 и более.

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-04-24; Просмотров: 363; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.008 сек.