Zadania Zbadaj metody średnich ruchomych kształtowania się liczby abonamentów telefonicznych na 1000 ludności w Polsce w latach 1980-1996. lata abonam. tel. m=3 m=5 1980 54,4 1981 56,1 1982 57,9 1983 60,3 1984 63,4 1985 66,4 1986 69,9 1987 73,5 1988 78,2 1989 82,1 1990 86,...
Sezonowość w szeregach czasowych Wiele zjawisk cechuje się zmianami sezonowymi, ze względu na porę roku, miesiąca czy też dzień tygodnia. Przykładem może być sprzedaż pieczywa (w każdą sobotę zwiększona, niedzielę znikoma lub brak), sprzedaż lodów, napoi chłodzących, połów ryb, zakup pasz w gospoda...
PROGNOZOWANIE NA PODSTAWIE SZEREGU CZASOWEGO Podstawowe pojęcia: Szereg czasowy: Ciąg następujących po sobie obserwacji zjawiska w określonym przedziale czasu W analizowanych szeregach czasowych wyróżnia się dwie składowe: -składową sy...
Prognozowanie naiwne(wykorzystuje modele naiwne): Stosowane w przypadku ustalania prognoz krótkoterminowych. Może być wykorzystywane do prognozowania bez konieczności gromadzenia dużej ilości informacji. W prognozowaniu naiwnym, opraco...
STANDARDY WERYFIKACJI MODELU 1. Sensowność merytoryczna. Polega m.in. na ocenie, czy sensowne są znaki parametrów czyli sugerowany przez model kierunek zależności zmiennej prognozowanej od poszczególnych zmiennych objaśniających. Przykład: Oszacowano zależność popytu na odzież (w sztukach) od d...
Średni bezwzględny błąd prognozy MAE (Mean Absolute Error) określany także jako średnia modułów błędów prognoz, oblicza się według wzoru: Gdzie nt błąd bezwzględny prognozy na czas t obliczony na podstawie prognoz wygasłych. Prognoza ...
JEDNOWYMIAROWY SZEREG PRZEKROJOWY Jest to ciąg zaobserwowanych stanów zmiennej Y, z których każdy odnosi się do tego samego momentu lub okresu t i do k-tego obiektu przestrzennego Y=[y1,y2,…,yK] Gdzie: yK- jest stanem zmiennej Y w obiekcie k-tym (k=1,…,K) w momencie lub okresie t Przykład jedno...
WYMAGANIA STAWIANE DANYM PROGNOSTYCZNYM Przy wyborze danych prognostycznych w celu budowy prognoz, stosuje się następujące kryteria: Dokładności: Zbierane dane muszą być dokładne, tzn. odzwierciedlać zjawisko, którego dotyczą. W praktyce dane mogą być obarczone błędami losowymi, wynikającymi z ...
ETAPY PROGNOZOWANIA: Etap I: Sformułowanie zadania prognostycznego Etap II: Określenie przesłanek prognostycznych Etap III: Zebranie danych statystycznych Etap IV: Wybór metody prognozowania Etap V: Konstrukcja prognozy Etap VI: Ocena dopuszczalności prognozy Etap VII: Weryfikacja prognozy ...
Metoda eliminacji w generowaniu liczb losowych. Metoda von Neumanna Użyteczną metodą generowania jedno- i wielowymiarowych zmiennych losowych jest metoda eliminacji von Neumanna. Jej zaleta polega na tym, że nie ma potrzeby wyznaczania (i odwracania)
