Воспользуйтесь формой поиска по сайту, чтобы найти реферат, курсовую или дипломную работу по вашей теме.
Прогнозирование цены на комьютер Pentium 166 на 19 декабря 1997 годаИнформатика и вычислительная техника
Удаление тренда различными способами используемые программой Statistika версии 4. 3
Я работала в программе Statistica 4. 3 которая позволяет удалить тренд, исходя из ниже предложенных графиков можно увидеть различные способы для его удаления. Но эти способы не явились более подходящими, и поэтому представлены для анализа проделанной курсовой работе.
На этом графике использовался метод Trend subtract
(x=x- (a+b*t)), где а= 6. 606, b = -0. 52.
Тренд в данном случае неудалился, так как сам тренд не линейный.
Сделав вывод, что тренд не линейный, я проделала попытку удалить тренд в Nonlinear Estimatoin получила следущее:
Model: PENTIUM = b1+b2/t+b3/t**2
N=62
Dep. var: PENTIUM loss (OBS - PRED) **2
FINAL loss: 31. 852464424 R=. 67433
variance explained: 45. 473%
b1
b2
b3
Estimate
4. 34597
11. 85681
-10. 0804
График удаления тренда не линейным способом:
Выше описанным способом тренд тоже не удалился.
Модель Holt (? =0. 300, ?=0. 800)
Примером адаптивной модели предназначенной для прогнозирования сезонных процессов, является модель Хольта. Эта модель предполагает мультипликативное объединение линейного тренда и сезонные составляющие во временном ряду.
Модель Хольта при ? = 0. 300
Exp. smoothing: SO=6. 534 TO = 0. 49
TIME
SERIES
Summury of error
Lin. trend; no season;
Alpha= 0. 300 Gamma=0. 1
PENTIUM
Error
Mean error
. 00731672825436
Mean absolute error
. 13134104302219
Sums of squares
1. 96424677027454
Mean squares
. 03168139952056
Mean percentage error
. 26328877539247
Mean abs. pers.
3. 01698849598955
График по Хольту с ? = 0. 300
Exp. smoothing: SO=6. 534 TO = 0. 49
CASE
SMOOTHED SERIES
16. 12. 97
3. 379367
17. 12. 97
3. 343613
18. 12. 97
3. 307860
19. 12. 97
3. 272107
Модель Хольта при ? = 0. 800
Exp. smoothing: SO=6. 534 TO = 0. 49
TIME
SERIES
Summury of error
Lin. trend; no season;
Alpha= 0. 800 Gamma=0. 1
PENTIUM
Error
Mean error
. 00315177373958
Mean absolute error
. 05706002635321
Sums of squares
. 48259413419920
Mean squares
. 00778377635805
Mean percentage error
. 12944834490985
Mean abs. pers.
1. 26337346085392
График по Хольту с ? = 0. 800
Exp. smoothing: SO=6. 534 TO = 0. 49
CASE
SMOOTHED SERIES
16. 12. 97
3. 457111
17. 12. 97
3. 423383
18. 12. 97
3. 398655
19. 12. 97
3. 355927
Модель Winters (? =0. 300, ?=0. 800)
Модель Уйнтерса при ? = 0. 300
Exp. smoothing: Multipl. season (12) SO=6. 433 TO = 0. 52
TIME
SERIES
Summury of error
Lin. trend; no season; Alpha= 0. 300 Delta=. 100; Gamma=0. 1
PENTIUM
Error
Mean error
. 00850967552279
Mean absolute error
. 13196744584935
Sums of squares
2. 02519074270767
Mean squares
. 03266436817876
Mean percentage error
. 27239869561423
Mean abs. pers.
3. 02001823889308
График по Уинтерсу с ? = 0. 300
Exp. smoothing: Multipl. season (12) SO=6. 433 TO = 0. 52
CASE
SMOOTHED SERIES
16. 12. 97
3. 373012
17. 12. 97
3. 337162
18. 12. 97
3. 309019
19. 12. 97
3. 283079
Модель Уйнтерса при ? = 0. 800
Exp. smoothing: Multipl. season (12) SO=6. 433 TO = 0. 52
TIME
SERIES
Summury of error
Lin. trend; no season; Alpha= 0. 800 Delta=. 100; Gamma=0. 1
PENTIUM
Error
Mean error
. 00387269483310
Mean absolute error
. 06040575200437
Sums of squares
. 54276104822497
Mean squares
. 00875421046649
Mean percentage error
. 14058659957529
Mean abs. pers.
1. 32624409579650
График по Уинтерсу с ? = 0. 800
Exp. smoothing: Multipl. season (12) SO=6. 433 TO = 0. 52
CASE
SMOOTHED SERIES
16. 12. 97
3. 453841
17. 12. 97
3. 429777
18. 12. 97
3. 407928
19. 12. 97
3. 380729
Модель Брауна (? =0. 300, ?=0. 800)
Модель Брауна может отображать развитие не только в виде линейной тенденции, нои в виде случайного процесса, не имеющего тенденции, а также ввиде изиеняющейся параболической тенденции.
Модель Брауна при ? = 0. 300
Exp. smoothing: SO=4. 982
TIME
SERIES
Summury of error
Lin. trend; no season;
Alpha= 0. 300
PENTIUM
Error
Mean error
-. 0780414476807
Mean absolute error
. 1978141110028
Sums of squares
6. 8610393089365
Mean squares
. 1106619243377
Mean percentage error
-2. 2104491142263
Mean abs. pers.
4. 0726990990745
График по Брауну с ? = 0. 300
Exp. smoothing: SO=4. 982
CASE
SMOOTHED SERIES
16. 12. 97
3. 530736
17. 12. 97
3. 530736
18. 12. 97
3. 530736
19. 12. 97
3. 530736
Модель Брауна при ? = 0. 800
Exp. smoothing: SO=4. 982
TIME
SERIES
Summury of error
Lin. trend; no season;
Alpha= 0. 300
PENTIUM
Error
Mean error
-. 0298811251614
Mean absolute error
. 08804695430620
Sums of squares
3. 1058602054085
Mean squares
. 05009465809765
Mean percentage error
-. 90807550618029
Mean abs. pers.
1. 70449937474829
График по Брауну с ? = 0. 800
Exp. smoothing: SO=4. 982
CASE
SMOOTHED SERIES
16. 12. 97
3. 500203
17. 12. 97
3. 500203
18. 12. 97
3. 500203
19. 12. 97
3. 500203
Прогнозирование по вышеуказанным моделям получается не совсем стабильным.
Регрессионная модель
В экономической деятельности очень часто требуется не только получать прогнозные оценки исследуемого показателя, но и количественно охарактеризовать степень влияния на него других факторов.
Рассматривая зависимость цены на компьютер Pentium166 и инфляции я получаю:
REGRESSION SUMMARY for Dependent Variable: PENTIUM
R=. 68998993 RI=. 47608611 Abjusted RI=. 45593557 F (1, 26) =23. 626 p<. std. err of estimate>N = 28
BETA
St. Err. of BETA
B
St. Err. of B
t (26)
p-level
Intercpt
6. 701069
. 537806
12. 46001
. 000000
Inf
-6. 89990
1. 41953
-. 345470
. 071074
-4. 86071
. 000049
Описание предмета: «Информатика и вычислительная техника»Бурное развитие вычислительной техники привело к внедрению информационных технологий во все сферы деятельности,
творчества, досуга и быта человека. Обеспечить соответствующий уровень знаний и умений - цель и задача предмета
«Информатика и Вычислительная Техника» (ИВТ).
В школе курс ИВТ направлен на общее знакомство учащихся с персональным компьютером и его возможностями, на
формирование представлений об информационной картине мира, то есть предмет нацелен на овладение каждым
школьником пользовательскими навыками работы с ПЭВМ и началами алгоритмизации.
Учащиеся знакомятся со следующими информационными технологиями:
- оформление текстов с использованием ПЭВМ;
- использование языков программирования ПЭВМ;
- электронные таблицы;
- базы данных;
- издательские системы;
- системы автоматизации трудовой деятельности.
Первой (и основной) информационной технологией является технология оформления текстовых документов.
Bспользуются все основные технологические приемы работы с текстом:
- ввод текста;
- редактирование текста;
- форматирование текста;
- шрифтовая стилизация текста;
- псевдографика для прорисовки кроссворда;
- графические вставки, если графику поддерживают используемые текстовые редакторы.
Eчащиеся знакомятся с технологией программирования на языке высокого уровня.
Eчащиеся знакомятся с электронными таблицами, базами данных и другими информационными технологиями,
предназначенными для автоматизации трудовой деятельности человека.
Роль курса информатики в качестве инструментального средства поддержки учебной и научной деятельности учащихся,
а также в качестве организационного и методического средства межпредметной интеграции знаний и умений учащихся
может быть исключительно высока при сбалансированной нагрузке и расписании.
Литература - Н.Д. Кочетова. Налог на прибыль в 2002 году. – М.: Бератор-Пресс, 2002. – 144 с.
- Давид Рикардо. Начала политической экономии и налогового обложения. Избранное. – М.: Эксмо, 2007. – 960 с.
- М.А. Шишов, А.И. Ткачев, М.Ф. Черкасов, И.И. Бабич. Больничный лист. Листок нетрудоспособности. Правовые аспекты и комментарии. Сборник официальных документов по состоянию на 1 мая 2007 года. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2007. – 288 с.
- Ирина Колпакова. Политика цен на энергосырьевые ресурсы в современной России. – СПб.: Алетейя, 2011. – 168 с.
- Ирина Колпакова. Политика цен на энергосырьевые ресурсы в современной России. – СПб.: Алетейя, 2011. – 168 с.
- Сборник законов Российской Федерации. Книга 1. С изменениями и дополнениями на 1 января 2000 года. – М.: АСТ, 2000. – 624 с.
- Сборник законов Российской Федерации. Книга 2. С изменениями и дополнениями на 1 января 2000 года. – М.: АСТ, 2000. – 560 с.
- Уголовно-исполнительный кодекс Российской Федерации. По состоянию на 25 декабря 2009 года. Комментарий последних изменений. – М.: Юрайт, 2009. – 96 с.
- Уголовный кодекс Республики Молдова. – М.: Юридический центр, 2003. – 448 с.
- В.В. Бушуев, А.А. Конопляник, Я.М. Миркин. Цены на нефть: анализ, тенденции, прогноз. – М.: Энергия, 2013. – 344 с.
- А.С. Макаренко. Педагогические поэмы. "Флаги на башнях", "Марш 30 года", "ФД-1". – М.: ИТРК, 2013. – 656 с.
- Алексей Анатольевич Джусов. Инвестирование в акции на международных фондовых рынках. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 328 с.
- Теория и практика прогнозирования цен на энергоресурсы. – М.: Инфра-М, 2016. – 340 с.
- Календарь 2018 (на скрепке). Grumpy Cat. От самой сердитой кошки в мире. – М.: Эксмо, 2017. – 28 с.
- Б.А. Давыдов, В.Ф. Поминов. Управлять ценой на нефть?!. – М.: РосНОУ, 2017. – 296 с.
- Все о ЖКХ на 1 июня 2018 года. – М.: АСТ, 2018. – 224 с.
- М.М.Глейзер. История Советских Монет 1921-1991 (с актуальными ценами на 2018 год). – М.: Нумизмания, 2018. – 120 с.
Образцы работ
Задайте свой вопрос по вашей проблеме
Внимание!
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ содержит тексты, предназначенные
только для ознакомления. Если Вы хотите каким-либо образом использовать
указанные материалы, Вам следует обратиться к автору работы. Администрация
сайта комментариев к работам, размещенным в банке рефератов, и разрешения
на использование текстов целиком или каких-либо их частей не дает.
Мы не являемся авторами данных текстов, не пользуемся ими в своей деятельности
и не продаем данные материалы за деньги. Мы принимаем претензии от авторов,
чьи работы были добавлены в наш банк рефератов посетителями сайта без указания
авторства текстов, и удаляем данные материалы по первому требованию.
|