Лабораторная работа. Методические рекомендации

• Название: Методические рекомендации
• Анкор: Лабораторная работа
• Дата: 26.09.2021
• Размер: 444.38 Kb.
• Имя файла: Variant_3_informatika (1).docx
• Тип: Методические рекомендации; #237125
• страница: 1 из 3

П рактическая работа №3
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЯДОВ

Цель работы: изучение методов прогнозирования временных рядов и аппроксимации данных с помощью электронных таблиц.

Методические рекомендации

Прогноз данных — одно из важных инструментов анализа для принятия управленческого решения Он основывается на математикостатист и¹чес к их методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов н для их прогнозирования. Сюда относятся, в частности, методы регрессионного анализа. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое является источником анализируемого временного ряда. Типичным примером временного ряда можно назвать биржевой курс, при анализе которого пытаются определить основное направление развития (тенденцию или тренд). Зависимости могут быть линейными, степенными, экспоненциальными, логарифмическими, тригонометрическими или сочетаниями их.

Указания к выпол1 нению работы

Проведем анализ курса доллара за некоторый период времени и попробуем построить краткосрочный прогноз его на ближайшие 3 дня.

1. 
   Наберите исходные данные для анализа как показано на рисунке. Обратите внимание, что нам известны данные только с I ноября до 29 ноября, следовательно и прогноз мы будем делать вечером. 29 ноября.
   

	А	В
1	датл	ну Ft 5
2	01 11 2016	69 22
3	02 11 2016	63.21;
4	03 11.2015	63.42
5	04 11 2016	63-50
5	Of 11 2016	63.31
7	09 11 2016	69 ТА
в	1D 11 2016	69 35
2	11 11 2016	Б4.06
10	12 11 2016	64.26
■и	16 11 2016	64.06
12	16 11 2016	64.55
13	17 11 JD16	64 55
14	15 11 2016	64 52
Jl5	19 11 2016	64.32
16	22 11.2016	64.35
'7	22 11 2016	64.34
'16	2i 11 2016	64.21
19	26 11 2016	64 61
20	26 11 2016	64 32
21	29 11 2016	64.02

2. 
   Исходя из предположения, что динамика линейна (линейная регрессионная модель у = а + х + Ь)_у построим диаграмму с линией тренда.
   

Выберите тип диаграммы— точечная, бел соединяющих линий. Значения по оси X — ячейки столбика А, значения по оси Y — ячейки столбика В.

2. 
   Щелкните правой кнопкой мыши на одну из точек диаграммы н выберите «добавить линию тренда».
   

Тип линии— линейная. Параметры диаграммы— показать уравнение на диаграмме.







Мы получили коэффициенты линейной функции, которая наиболее близка к нашим наблюдаемым значениям. Полученное уравнение используем для прогноза курса на последующие 3 дня.

2. 
   Добавим в столбик А еще 3 дня. В ячейку С21 напишем Прогноз. В столбик С внесем формулу из диаграммы, где вместо X будем использовать значение из столбика А (то есть заменим
   

математическую переменную, на ячейку Excel). Если в получилось невещественное число, исправьте формат ячейки.

13 Zb.11,2016	64.53
20 26 11 2016	64,62
21 39.11.2016	64,92	прогноз
22 ! 30.11.2016!	I	=0,0535‘А22-2219.С
23 01 12 2016
24 02 12 2016