Предыдущая страница реферата | 1  2



Метод пресс.

Основан на выборе наилучшего уравнения регрессии для этого рассчитывают значения сумм квадратов расхождения:

Хi	отклонение	Хi	отклонение	Хi	отклонение	Хi	отклонение	Хi	отклонение
1	9174.74	12	5598.67	123	5589.96	1234	538.735	12345	185.547
2	8969.93	13	7329.06	124	545.654	1235	217.694
3	7608.97	14	2226.17	125	217.86	1245	185.690
4	6674.29	15	256.857	134	1176.13	1345	236.652
5	305.611	23	7607.95	135	240.845	2345	224.784
		24	256.856	145	256.53
		25	227.26	234	3506.0
		34	5628.28	235	224.949
		35	275.868	245	226.924
		45	266.522	345	236.662

Из таблицы видно лучше всего взять модель 25 или 125.

модель	R2	дисперсия
25	0.9756	3.3709
125	0.9766	3.3005

Последующая проверка говорит, что модель 25 наиболее выгодна. Значит производство ликеро-водочных изделий (Y) зависит от 2- валового сбора сахарной свеклы (X2), 5- потребления водки (X5) на 97.66%.

Метод исключения.

Метод исключения основан на анализе коэффициентов регрессионного уравнения при условии, что переменная при этом коэффициенте в модель была включена последней.

переменные в моделе	f-кри- терий	переменные в моделе	f-кри- терий	переменные в моделе	f-кри- терий	переменные в моделе	f-кри- терий	переменные в моделе	f-кри- терий
Х1	3.1719	Х1	0.5331	Х1	0.7335
Х2	4.1314	Х2	1.7014	Х2	3.0429	Х2	1.8365
Х3	0.0115	Х3	0.0121
Х4	2.5988					Х4	8.6594
Х5	28.553	Х5	394.844	Х5	419.872			Х5	23.6498
Fкр	4.4100	Fкр	4.4100	Fкр	4.4100	Fкр	4.4100	Fкр	4.4100

Следовательно в модель включается только Х5. Данная модель определяет Y на 96.71%, значит потребление водки (X5) значительно влияет на производство ликеро-водочных изделий (Y).

Метод главных компонент.

Метод главных компонент был предложен К. Пирсоном в 1901 году, а в дальнейшем развит и доработан. Метод основан на стандартизации переменных для чего используют следующие формулы:

Zij=(Xij-Xiсред)Si ; Si=[1/(n-1)*сумма(Xij-Xiсред)2](1/2) ;

где Zij стандартизованные переменные;

Si стандартизированное отклонение.

В модели участвуют главные компоненты Wj, которые представляют собой следующее:

Wj=V1Z1+V2Z2+...+VrZr

где Vj собственный вектор, который удовлетворяет системе уравнений:

(Z'z-KI)*Vj=0

где Z'z корреляционная матрица;

КI характеристические корни уравнения | Z'z-KI|=0 .

Корреляция главных компонент показывает тесноту связи Хi с главными компонентами. Переменные Х1,Х2,Х4 имеют интенсивную связь с первой главной компонентой, а Х3 среднюю, вторая главная компонента интенсивно связана с переменной Х5. Следовательно валовый сбор зерна (X1), валовый сбор сахарной свеклы (X2), население России (X4), потребление пива (X5) имеют некоторую гипотетическую величину, зависимую от них. Модель полученная по методу главных компонент определяет величину Y на 87.43% ( R квадрат).

Прогнозирование.

Проведем прогнозы по полученным моделям и сделаем оценки прогнозов.

прогноз	Gt	Dср	Eпр-сред	K	KH	KH1	V	Vмю	Vs	Vl
регрессия от факторов	2.5273	1.552086	0.843786	0.13734	0.015911	0.0164	0.1373	0.008	0.009699	169.4348
регрессия от главных компонент	6.633742	4.78329	2.587049	0.360434	0.041764	0.0432	0.3604	0.002	0.076127	124.1527
экспоненциальное сглаживание	11.42036	7.739524	3.974608	0.62061	0.071899	0.0744	0.6206	0.006	0.169182	168.1134
метод гармонических весов	8.637442	3.711905	2.035688	0.46938	0.054378	0.0563	0.4693	0.018	0.074788	157.9697
регрессия от времени	16.61707	11.85095	6.213912	0.903012	0.104615	0.1083	0.903	0.012	0.169182	263.5587

Из данной таблицы видно, что наиболее точной моделью прогноза считается регрессия от факторов, т.к. Gt=2.5273. Eпр-сред указывает о точности высокой точности прогноза, К - о том что данная модель довольно сильно близка к эталонной (простая экстрополяция), КН - модель близка к совершенной, а КН1 - что модель лучше чем модель на уровне средней, V - что модель близка к простой экстрополяции, Vмю - что центральная тенденция определена точно, Vs - что отклонения фактических и прогнозных достаточно точно совпадают, Vl - слабая связь между прогнозными и фактическими значениями.

Заключение.

Основными выводами по проведенной работе можно считать следующее:

1- производство ликеро-водочных изделий (Y) имеет тенденцию к постоянному росту;

2 - наиболее сильно оно зависит от потребления водки (Х5) и от валового сбора сахарной свеклы (X2) ;

3 - наиболее лучшей моделью для проведения прогноза служит модель полученная по корреляционно-регрессионному методу , которая на 97,66% описывает

производство ликеро-водочных изделий (Y);

4 - прогноз следует проводить по модели регрессии от факторов, характеристики которой наиболее достоверные;

5 - для построения наиболее точной модели следует рассмотреть большее количество факторов, влияние которых в большей мере бы определяло производство ликеро-водочных изделий (Y);

6 - влияние валового сбора зерна (X1), потребления пива (Х3) и населения России (Х4)фактически не существенно сказывается на изменение производства ликеро-водочных изделий (Y);

7 - полученная модель пригодна для прогноза лишь на краткосрочный период.

Скачали данный реферат: Антонида, Afrikan, Шерешевский, Timofej, Gorchakov, Ярослав, Vidina.
Последние просмотренные рефераты на тему: реферат ссср, как сделать шпору, конспект лекций, классификация реферат.



Предыдущая страница реферата | 1  2

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки