Количественные методы прогнозирования материальных ресурсов

 

Квадратичную зависимость представить в виде

 

                  y = a0  + a1 x + a2x2  .            (10) 

 

 

Вычисления выполнены в Microsoft Excel.  Результаты вычислений помещены в табл. 9.

Таблица 9

Прогноз потребления основных продуктов питания по числу постояльцев гостиницы

Число постояльцев	Прогноз потребления основных продуктов питания
	Линейная зависимость	Экспоненциальная зависимость	Квадратичная зависимость
200	1347	1352	1342
220	1427	1418	1426
230	1467	1453	1467
250	1547	1524	1549
260	1586	1561	1589
270	1626	1599	1630
280	1666	1638	1669
290	1706	1678	1709
300	1746	1718	1748
320	1825	1803	1826
330	1865	1847	1864
350	1945	1937	1940

 

 

  

Взаимосвязь между объемом потребления и численностью постояльцев

 

Точки на диаграмме образуют область, похожую по форме на прямую линию, что указывает на существование тесной положительной корреляции между рассматриваемыми переменными.

 

Линейная зависимость между объемом потребления и численностью постояльцев

 

Экспоненциальная зависимость между объемом потребления и численностью постояльцев

 

Квадратичная зависимость между объемом потребления и численностью постояльцев

 

Для всех трех видов зависимости оценим точность прогноза по значениям

стандартного отклонения ошибки прогноза, Mσ.

 

 

 

                                                       n

Mσ = √(∑ (Fi – Pi)2) /(n-1),                       (11)

                                             i=1

 

где Fi – фактическое значение объема потребления для постояльцев i;  Pi – прогноз объема потребления для постояльцев i.

Стандартное  отклонение рассчитывается как корень квадратный из значения среднего квадрата ошибки.

Для линейной зависимости:

 

Mσ =Ö[(1349-1347)2+(1449-1467)2+(1549-1547)2+(1649-1626)2+(1749-1746)2+

+(1849-1865)2+(1949-1945)2]/6 = 13,77

 

Для экспоненциальной зависимости:

Mσ =Ö[(1349-1352)2+(1449-1453)2+(1549-1524)2+(1649-1599)2+(1749-1718)2+

+(1849-1847)2+(1949-1937)2]/6 = 26,51

 

Для квадратичной зависимости:

Mσ =Ö[(1349-1342)2+(1449-1467)2+(1549-1549)2+(1649-1630)2+(1749-1748)2+

+(1849-1864)2+(1949-1940)2]/6 = 13,23