- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Прогнозирование и перспективные оценки. Непараметрические методы прогнозирования презентация
Содержание
- 1. Прогнозирование и перспективные оценки. Непараметрические методы прогнозирования
- 2. Базовая линия Это числовое выражение результатов наблюдений
- 3. Характеристики базовой линии Включены все результаты наблюдений - и самые ранние и самые поздние.
- 4. Временные периоды базовой линии имеют одинаковую
- 5. Наблюдения фиксируются в один и тот
- 6. Не допускается пропуск данных. Если есть
- 7. Замечание В MS Excel лучше, если результаты наблюдений располагаются в столбцах.
- 8. Прогноз по методу скользящего среднего
- 9. Прогнозируемое значение это средний показатель нескольких предыдущих
- 10. Каждое прогнозируемое значение основано на формуле:
- 11. Ручной способ Используя функцию СРЗНАЧ
- 12. Автоматический способ Для Office 97-2003 Сервис -
- 13. Через линии тренда
- 14. Особенности и недостатки метода Слишком простой для
- 15. Метод экспоненциального сглаживания
- 16. Назначение Для предсказания значения на основе прогноза
- 17. Формула для прогноза где Аt - реальное значение, F - прогнозируемое значение.
- 18. Фактор затухания (сглаживания) Фактором затухания называется корректировочный фактор, минимизирующий нестабильность данных генеральной совокупности.
- 19. Замечания Для константы сглаживания наиболее подходящими являются
- 20. Замечания Более высокие значения константы ускоряют отклик,
- 21. Технология Для Office 97-2003 Сервис - Анализ
- 22. Спасибо за работу!
Слайд 2Базовая линия
Это числовое выражение результатов наблюдений за случайным процессом, проводимых на
протяжении длительного периода времени.
Слайд 3Характеристики базовой линии
Включены все результаты наблюдений - и самые ранние и
самые поздние.
Слайд 4
Временные периоды базовой линии имеют одинаковую продолжительность.
Не смешивать 1 день и
средние трехдневные показатели.
Слайд 5
Наблюдения фиксируются в один и тот же момент любого периода.
Например, каждую
неделю - в понедельник.
Слайд 6
Не допускается пропуск данных.
Если есть пропуск, то заполнить его средним значением
соседних показателей или приблизительным (но достоверным) данным.
Слайд 9Прогнозируемое значение
это средний показатель нескольких предыдущих результатов наблюдений временного ряда (базовой
линии).
Например, прогноз на июнь - это среднее значение показателей за март, апрель и май.
Например, прогноз на июнь - это среднее значение показателей за март, апрель и май.
Слайд 12Автоматический способ
Для Office 97-2003
Сервис - Анализ данных - Скользящее среднее
Для Office
2007
Вкладка Данные → Группа Анализ → Анализ данных → Скользящее среднее →
Далее работа в диалоговом окне «Скользящее среднее»
Вкладка Данные → Группа Анализ → Анализ данных → Скользящее среднее →
Далее работа в диалоговом окне «Скользящее среднее»
Слайд 14Особенности и недостатки метода
Слишком простой для сложных базовых линий, например, с
пиками сезонности.
Прогноз можно строить только в пределах временного ряда.
Прогноз дается с запаздыванием.
Прогноз дается с занижением (пессимистический)
Сильное сглаживание
Прогноз можно строить только в пределах временного ряда.
Прогноз дается с запаздыванием.
Прогноз дается с занижением (пессимистический)
Сильное сглаживание
Слайд 16Назначение
Для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с
учетом погрешностей в этом прогнозе.
Использует константу сглаживания, по величине которой определяет, насколько сильно влияют на прогнозы погрешности в предыдущем прогнозе.
Использует константу сглаживания, по величине которой определяет, насколько сильно влияют на прогнозы погрешности в предыдущем прогнозе.
Слайд 18Фактор затухания (сглаживания)
Фактором затухания называется корректировочный фактор, минимизирующий нестабильность данных генеральной
совокупности.
Слайд 19Замечания
Для константы сглаживания наиболее подходящими являются значения от 0,2 до 0,3.
Эти
значения показывают, что ошибка текущего прогноза установлена на уровне от 20 до 30 процентов ошибки предыдущего прогноза.
Слайд 20Замечания
Более высокие значения константы ускоряют отклик, но могут привести к непредсказуемым
выбросам.
Низкие значения константы могут привести к сдвигу аргумента для предсказанных значений.
Низкие значения константы могут привести к сдвигу аргумента для предсказанных значений.
Слайд 21Технология
Для Office 97-2003
Сервис - Анализ данных - Экспоненциальное сглаживание
Для Office 2007
Вкладка
Данные → Группа Анализ → Анализ данных → Экспоненциальное сглаживание
Далее работа в диалоговом окне «Экспоненциальное сглаживание»
Далее работа в диалоговом окне «Экспоненциальное сглаживание»
