Подставим данные в уравнение

a=328.12 b=0.69

Уравнение регрессии:=328,12+0,69t

Проведем оценку параметров на типичность по формулам:

=28,36

=5,59

Это значит уравнение регресии значимо в целом.

=7,12

=13,24

=23,24

=0,654

=0,214

=4,83

=2,36

Отвергается гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик и подтверждается их статистическая значимость и надежность.

Расчитаем среднюю и предельную ошибки.

Построим график и тренд аналитического выравнивания

3.3.Метод скользящих средних

Отобразим графически наш ряд, чтобы определить аддитивную или мультипликативную модель использовать.

Проанализировав график можно сделать вывод о том ,что нам подходит аддитивная модель, т.к. количество свободного времени не увеличивается от цикла к циклу. Для того, чтобы определить период колебаний построим автокорреляционную функцию. Для этого определим коэффициент автокорреляции для каждого уровня, который рассчитывается по формуле:

По полученным данным построим таблицу

Таблица 4

Т.к. r6 оказался самым высоким, то ряд содержит циклические колебания с периодичностью в 6 месяцев.

Чтобы определить скользящие средние использовались следующие формулы:

Чтобы определить центрированные средние использовались следующие формулы:

и т.д.

Оценки сезонных компонент =

Транспонируем данные оценок сезонных компонент и представим их в следующей таблице.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8