- •А.С. Березина анализ данных
- •Предисловие
- •Лекция 1. Априорный анализ компонент временного ряда
- •1.1. Понятие временного ряда. Виды временных рядов
- •Производство молока в Кемеровской области
- •Численность работников здравоохранения, перед которыми организация имеет просроченную задолженность по заработной плате работников в Российской Федерации в 2013 году
- •Индекс потребительских цен в Кемеровской области (декабрь к декабрю предыдущего года; в процентах)
- •Потребление сахара (кг) на душу населения в Кемеровской области
- •1.2. Методы оценки однородности исходных данных
- •1.3. Методика выявления и анализа аномальных наблюдений
- •Краткосрочные экономические показатели рф
- •Расчётная таблица примера 1.1.
- •1.4. Абсолютные, относительные и средние показатели в анализе временных рядов
- •ЛЕкция 2. Моделирование тенденции
- •2.1. Проверка гипотезы о существовании тренда
- •Промежуточные расчетные значения кумулятивного т-критерия
- •2.2. Методы выявления тенденции
- •Численность населения на одного врача в Кемеровской области
- •Расчетная таблица метода Фостера-Стюарта
- •2.3. Выбор формы тренда
- •Критерии выбора класса, выравнивающих кривых
- •Лекция 3. Моделирование периодической компоненты
- •3.1. Аддитивные и мультипликативные тренд-сезонные модели Алгоритм построения модели временного ряда, содержащего сезонные колебания:
- •Поквартальные данные по розничному товарообороту компании
- •Расчет коэффициента автокорреляции
- •Коррелограмма временного ряда товарооборота
- •Расчет оценок сезонной компоненты в аддитивной модели
- •Расчет значений сезонной компоненты в аддитивной модели
- •Расчет значений t и ошибок e в аддитивной модели.
- •Расчет оценок сезонной компоненты в мультипликативной модели
- •Расчет значений сезонной компоненты в мультипликативной модели
- •Расчет значений t и ошибок e в мультипликативной модели
- •Лекция 4. Простейшие методы прогнозирования
- •4.1. Метод среднего уровня ряда
- •4.2. Метод среднего абсолютного прироста
- •Расчетная таблица для определения прогнозных значений методом среднего абсолютного прироста
- •4.3. Метод среднего темпа роста
- •4.4. Оценка точности и надежности прогнозов
- •Лекция 5. Методы выбора трендовой модели прогноза
- •5.1. Прогнозирование на основе кривых роста
- •5.2. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда
- •Лекция 6. Адаптивные модели прогнозирования
- •6.1. Сущность адаптивных методов
- •6.2. Экспоненциальное сглаживание
- •Индекс потребительских цен Кемеровской области
- •Экспоненциальные средние
- •6.3. Метод гармонических весов
- •Параметры уравнений отдельных фаз движения текущего тренда
- •Лекция 7. Прогнозирование динамических рядов, не имеющих тенденции.
- •Распределение знаков отклонений
- •Расчетная таблица для определения знаков отклонений
- •Распределение знаков отклонений
- •8. Метод экспертных оценок
- •8.1. Методы и модели экспертных оценок
- •Матрица опроса
- •Матрица преобразованных рангов
- •Оценки вкусовых качеств продукта
- •Оценки вкусовых качеств продукта
- •Матрица преобразованных рангов
- •8.2. Методы и модели выбора альтернатив
- •Частные критерии трех операторов
- •Нормализованные критерии
- •Лекция 9. Статистические методы обработки результатов экспертизы
- •9.1. Оценка согласованности мнений экспертов
- •9.2. Обобщение мнений экспертов
- •Список литературы
- •Содержание
- •Анализ данных
- •650992, Г. Кемерово, пр. Кузнецкий, 39
Расчётная таблица примера 1.1.
t |
t | ||||||
1 |
100 |
71,21 |
- |
18 |
116 |
57,17 |
0,68 |
2 |
142,77 |
1178,63 |
4,01 |
19 |
107,3 |
1,30 |
0,82 |
3 |
124,92 |
271,63 |
1,68 |
20 |
105,6 |
8,06 |
0,16 |
4 |
115,21 |
45,85 |
0,91 |
21 |
103,9 |
20,60 |
0,16 |
5 |
113,02 |
20,99 |
0,21 |
22 |
103,94 |
20,24 |
0,003 |
6 |
110,01 |
2,469 |
0,28 |
23 |
105,4 |
9,23 |
0,13 |
7 |
105,08 |
11,28 |
0,46 |
24 |
104,2 |
17,97 |
0,11 |
8 |
100,8 |
58,35 |
0,40 |
25 |
105,4 |
9,23 |
0,11 |
9 |
104,57 |
14,96 |
0,36 |
26 |
107,1 |
1,79 |
0,16 |
10 |
105,29 |
9,92 |
0,07 |
27 |
105,3 |
9,85 |
0,17 |
11 |
103,03 |
29,26 |
0,21 |
28 |
101,1 |
53,86 |
0,40 |
12 |
100,5 |
63,02 |
0,24 |
29 |
104,1 |
18,83 |
0,28 |
13 |
101,81 |
43,94 |
0,12 |
30 |
105,4 |
9,23 |
0,12 |
14 |
103,03 |
29,26 |
0,11 |
31 |
103,4 |
25,39 |
0,19 |
15 |
101 |
55,34 |
0,19 |
32 |
101,2 |
52,40 |
0,21 |
16 |
143,81 |
1251,12 |
4,01 |
33 |
104,26 |
17,46 |
0,29 |
17 |
123,27 |
219,96 |
1,93 |
34 |
105,2 |
10,49 |
0,09 |
уср= 108,44,Sy=10,62,
Аномальными являются значения 2,3,16 и 17. На диаграмме (рис. 1.2) им соответствуют резкие выбросы.
Рис. 1.2. Линейная диаграмма примера 1.1.
1.4. Абсолютные, относительные и средние показатели в анализе временных рядов
При анализе временных рядов для определения изменений, происходящих в данном явлении, прежде всего, вычисляют скорость развития этого явления во времени. Показателем скорости служит абсолютный прирост, вычисляемый по формуле
где yi —i-й уровень временного ряда (i= 2,3, ...,n); индексk = 1,2, ...,n-1 определяет начальный уровень и может быть выбран любым в зависимости от целей исследования: приk = 1 получаются цепные показатели, приh =i-1 получаются базисные показатели с начальным уровнем ряда в качестве базисного и т. д.
Абсолютный прирост выражает величину изменения показателя за интервал времени между сравниваемыми периодами. Если подходить более строго, то скоростью называют прирост в единицу времени; эта величина носит название среднего абсолютного прироста:
В частности, средний абсолютный прирост за весь период наблюдения для данного временного ряда равен
и характеризует среднюю скорость изменения временного ряда.
Для определения относительной скорости изменения изучаемого явления в единицу времени используют относительные показатели: коэффициенты роста и прироста (если эти показатели выражены в процентах, то их называют соответственно темпами роста и прироста). Заметим, что во всех последующих формулах индекс начального уровня, по отношению к которому осуществляется сопоставление, определяется точно так же с помощью индекса k, как и ранее для показателя абсолютного прироста.
Коэффициент роста дляi-го периода вычисляется по формуле
Коэффициент прироста равен
На практике чаще применяют показатели темпа роста и темпа прироста:
Темп прироста показывает, на сколько процентов уровень одного периода увеличился (уменьшился) по сравнению с уровнем другого периода, т.е. этот показатель выражает относительную величину прироста в процентах.
Абсолютное значение одного процента прироста определяется как отношение абсолютного приростаΔyi к темпу прироста в процентах.
Среднюю скорость изменения изучаемого явления за рассматриваемый период характеризует также средний темп роста. Обычно он рассчитывается по формуле средней геометрической:
Соответственно средний темп прироста определяется как
Показатель среднего темпа роста, рассчитываемый по приведенной выше формуле средней геометрической, имеет существенные недостатки, так как основан на сопоставлении конечного и начального уровней временного ряда, промежуточные уровни во внимание не принимаются. В случае сильных колебаний уровней использование для статистического анализа среднего геометрического темпа роста может привести к серьезным просчетам в результате искажения реальной тенденции временного ряда.
Важной характеристикой временного ряда является также средний уровень ряда. В интервальном ряду динамики с равноотстоящими во времени уровнями расчет среднего уровня ряда производится по формуле простой средней арифметической (здесь и далее суммирование ведется по всем периодам наблюдения):
Если интервальный ряд имеет неравноотстоящие во времени уровни, то средний уровень ряда (так называемая средняя хронологическая) вычисляется по формуле взвешенной арифметической средней, где роль весов играет продолжительность времени (например, количество лет), в течение которого уровень постоянен:
Для моментного ряда с равноотстоящими уровнями средняя хронологическая рассчитывается по формуле:
где п — число уровней ряда.
Средняя хронологическая для моментного временного ряда с разноотстоящими во времени уровнями вычисляется по формуле:
Здесь п – число уровней ряда,ati — период времени, отделяющийi-й уровень ряда от (i+1)-го уровня.