Главная страница

макроекономическое планирование. Макроэкономическое планирование и прогнозирования. Работа некоторого предприятия в 2014 году характеризовалась


Скачать 97.82 Kb.
НазваниеРабота некоторого предприятия в 2014 году характеризовалась
Анкормакроекономическое планирование
Дата14.05.2022
Размер97.82 Kb.
Формат файлаdocx
Имя файлаМакроэкономическое планирование и прогнозирования.docx
ТипДокументы
#529081
страница3 из 5
1   2   3   4   5


Запишем уравнение:


При м=3



t

y

α



cos3α

sin3α

y*cos3α

y*sin3α

1

1000

0

0

1

0

1000

0

2

850

0,523599

1,570796

6,13E-17

1

5,21E-14

850

3

930

1,047198

3,141593

-1

1,23E-16

-930

1,14E-13

4

980

1,570796

4,712389

-1,8E-16

-1

-1,8E-13

-980

5

970

2,094395

6,283185

1

-2,5E-16

970

-2,4E-13

6

953

2,617994

7,853982

3,06E-16

1

2,92E-13

953

7

940

3,141593

9,424778

-1

3,68E-16

-940

3,45E-13

8

948

3,665191

10,99557

-4,3E-16

-1

-4,1E-13

-948

9

997

4,18879

12,56637

1

-4,9E-16

997

-4,9E-13

10

1000

4,712389

14,13717

5,51E-16

1

5,51E-13

1000

11

1320

5,235988

15,70796

-1

6,13E-16

-1320

8,09E-13

12

1450

5,759587

17,27876

-2,5E-15

-1

-3,6E-12

-1450

сумма

12338

34,55752

103,6726

-2,5E-15

0

-223

-575




b3

-37,1667

c3

-95,8333





  1. При статистическом прогнозировании по построенной мо­дели необходимо быть уверенным в ее точности. Но вначале необходимо убедиться в статистической значи­мости (статистической существенности зависимости) эмпири­ческих данных. Если эмпирические данные значимы, то по­строенная по ним модель будет точна и соответственно точны­ми будут и полученные по ней прогнозы. В качестве критерия проверки гипотезы о статистической существенности зависимости эмпирических данных рассмотрим критерий Стьюдента.

t

y

α

m=1




m=2




m=3













f(t1)




f(t2)




f(t3)




1

1000

0

31,85

0,96815

14,02

492,99

18,4

0,9816

2

850

0,5236

16,65099

0,980411

-2,01545

426,0077

-9,18545

1,010806

3

930

1,0472

6,63654

0,992864

5,800093

462,1

1,420093

0,998473

4

980

1,5708

4,49

0,995418

22,32

478,84

29,49

0,969908

5

970

2,0944

10,78654

0,98888

29,45299

470,2735

33,83299

0,965121

6

953

2,61799

23,83901

0,974985

24,67545

464,1623

17,50545

0,981631

7

940

3,14159

40,15

0,957287

22,32

458,84

17,94

0,980915

8

948

3,66519

55,34901

0,941615

36,68256

455,6587

43,85256

0,953742

9

997

4,18879

65,36346

0,93444

64,52701

466,2365

68,90701

0,930886

10

1000

4,71239

67,51

0,93249

85,34

457,33

78,17

0,92183

11

1320

5,23599

61,21346

0,953626

79,87991

620,06

75,49991

0,942803

12

1450

5,75959

48,16099

0,966786

48,99744

700,5013

56,16744

0,961264

78

12338




432

11,58695

432

5953

432

11,59898

Итак, имеем:

m=1

m=2

m=3

Сравниваем показатели средних ошибок аппроксимации:



Таким образом, наилучшей моделью признается модель m=1.

1   2   3   4   5


написать администратору сайта