Автор работы: Пользователь скрыл имя, 03 Сентября 2012 в 12:43, контрольная работа
Проведем визуальный анализ данных путем построения корреляционного поля зависимости производительности труда от среднегодовой численности ППП.
Корреляционно-регрессионный анализ
Однофакторный корреляционно-регрессионный анализ
Результаты регрессионного анализа
Корреляционная матрица
Однофакторный регрессионный анализ с применением
«Мастера функций»
Многофакторный корреляционно регрессионный анализ
Результаты анализа
Многофакторный регрессионный анализ с применением
«Мастера функций»
Ряды динамики
Выравнивание методом скользящей средней
Выравнивание методом укрупнения интервалов
Выравнивание с применением линейной функции
Выравниванием с применением параболической функции
второго порядка
Выравнивание с применением показательной функции
Выравнивание с применением гиперболической функции
Характеристика сезонных колебаний
Прогнозирование
Гиперболическая функция в общем виде: ŷt = a0 + a2
Для того, чтобы найти параметры уравнения, необходимо решить нормальные уравнения:
Подставив соответствующие значения, получаем следующую систему:
59a0 = 142,
3,2221a1 = 3,3553.
Решив данные уравнения, получаем, что a0 = 2,3898 и a1 = 1,0413.
Таким образом, гиперболическая функция имеет вид: ŷt = 2,3898 +
Линия «Ряд 1» отображает фактические значения, а «Ряд 2» теоретические.
Рассчитываем стандартную ошибку и среднюю ошибку аппроксимации:
Сравнивая стандартные ошибки и средние ошибки аппроксимации, приходим к выводу, что наиболее адекватно выравнивания по показательной функции, т.к. ошибки там меньше.
Характеристика сезонных колебаний
Месяц | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | Среднем. | Is |
Январь | 1 | 1,4 | 1,8 | 1,8 | 2,8 | 1,7600 | 73,5248 |
Февраль | 1,1 | 1,5 | 1,9 | 2,2 | 3,2 | 1,9800 | 82,7154 |
Март | 1,3 | 1,7 | 2,3 | 2,7 | 3,6 | 2,3200 | 96,9191 |
Апрель | 1,3 | 1,8 | 2,3 | 2,7 | 3,1 | 2,2400 | 93,5770 |
Май | 1,2 | 1,5 | 2,2 | 2,6 | 3,5 | 2,2000 | 91,9060 |
Июнь | 1,3 | 1,7 | 2,6 | 2,9 | 3,6 | 2,4200 | 101,0966 |
Июль | 1,4 | 1,8 | 2,6 | 2,9 | 3,8 | 2,5000 | 104,4386 |
Август | 1,4 | 1,8 | 2,8 | 3,1 | 4,2 | 2,6600 | 111,1227 |
Сентябрь | 1,5 | 1,9 | 2,7 | 3,3 | 4,4 | 2,7600 | 115,3003 |
Октябрь | 1,7 | 2,1 | 2,8 | 3,2 | 3,6 | 2,6800 | 111,9582 |
Ноябрь | 1,6 | 1,9 | 2,9 | 3 | 3,5 | 2,5800 | 107,7807 |
Декабрь | 1,7 | 2,3 | 3,4 | 3,1 | — | 2,6250 | 109,6606 |
Итого | 16,5 | 21,4 | 30,3 | 33,5 | 39,3 | 28,7250 | 1200 |
В среднем | 1,3750 | 1,7833 | 2,5250 | 2,7917 | 3,5727 | 2,3938 | 100 |
В зимние и весенние месяцы экспорт не значителен. Летом он начинает расти, достигает своего пика в сентябре, после чего начинает постепенно убывать. Наблюдается незначительный рост в декабре.
Прогнозирование по среднему абсолютному приросту
Год | Месяц | yпр. |
2006 | Декабрь | 3,5431 |
2007 | Январь | 3,5862 |
| Февраль | 3,6293 |
| Март | 3,6724 |
| Апрель | 3,7155 |
| Май | 3,7586 |
| Июнь | 3,8017 |
| Июль | 3,8448 |
| Август | 3,8879 |
| Сентябрь | 3,9310 |
| Октябрь | 3,9741 |
| Ноябрь | 4,0172 |
| Декабрь | 4,0603 |
Итого | 49,4224 | |
Прогнозирование по среднему темпу роста
Год | Месяц | yпр. |
2006 | Декабрь | 3,5764 |
2007 | Январь | 3,6545 |
| Февраль | 3,7343 |
| Март | 3,8158 |
| Апрель | 3,8992 |
| Май | 3,9843 |
| Июнь | 4,0713 |
| Июль | 4,1602 |
| Август | 4,2510 |
| Сентябрь | 4,3438 |
| Октябрь | 4,4387 |
| Ноябрь | 4,5356 |
| Декабрь | 4,6346 |
Итого | 53,0997 | |
Прогнозирование по линейной функции
ŷt = 2,3898 + 2,4348t.
Год | Месяц | t | ŷt | yпр.мин | yпр.макс |
2006 | Декабрь | 30 | 75,4324 | -7,4359 | 158,3007 |
2007 | Январь | 31 | 77,8671 | -5,0011 | 160,7354 |
| Февраль | 32 | 80,3019 | -2,5664 | 163,1702 |
| Март | 33 | 82,7366 | -0,1316 | 165,6049 |
| Апрель | 34 | 85,1714 | 2,3031 | 168,0397 |
| Май | 35 | 87,6061 | 4,7379 | 170,4744 |
| Июнь | 36 | 90,0409 | 7,1726 | 172,9092 |
| Июль | 37 | 92,4756 | 9,6074 | 175,3439 |
| Август | 38 | 94,9104 | 12,0421 | 177,7787 |
| Сентябрь | 39 | 97,3451 | 14,4769 | 180,2134 |
| Октябрь | 40 | 99,7799 | 16,9116 | 182,6482 |
| Ноябрь | 41 | 102,2146 | 19,3464 | 185,0829 |
| Декабрь | 42 | 104,6494 | 21,7811 | 187,5177 |
Итого |
|
| 93,2439 | 2247,819 | |
yпр. = ŷt ± tα ∙ Sŷt.
tα = 2,003.
Прогнозирование по параболической функции второго порядка
ŷt = -24,4062 0,0469t + 0,0924t2.
Год | Месяц | t | t2 | ŷt | yпр.мин | yпр.макс |
2006 | Декабрь | 30 | 900 | 60,1603 | 11,0067 | 109,3140 |
2007 | Январь | 31 | 961 | 65,8436 | 16,6900 | 114,9973 |
| Февраль | 32 | 1024 | 71,7117 | 22,5580 | 120,8654 |
| Март | 33 | 1089 | 77,7646 | 28,6109 | 126,9183 |
| Апрель | 34 | 1156 | 84,0023 | 34,8486 | 133,1560 |
| Май | 35 | 1225 | 90,4248 | 41,2711 | 139,5784 |
| Июнь | 36 | 1296 | 97,0321 | 47,8784 | 146,1857 |
| Июль | 37 | 1369 | 103,8241 | 54,6705 | 152,9778 |
| Август | 38 | 1444 | 110,8010 | 61,6474 | 159,9547 |
| Сентябрь | 39 | 1521 | 117,9627 | 68,8090 | 167,1164 |
| Октябрь | 40 | 1600 | 125,3092 | 76,1555 | 174,4629 |
| Ноябрь | 41 | 1681 | 132,8405 | 83,6868 | 181,9941 |
| Декабрь | 42 | 1764 | 140,5566 | 91,4029 | 189,7102 |
Итого |
|
|
| 639,2358 | 1917,2312 | |