Создан заказ №1604282
19 декабря 2016
приведены данные отражающие спрос на некоторый товар по месяцам за период с 2014 по 2016 гг
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно выполнить контрольную по статистике. Есть 6 задач и 3 теор.вопроса, срок - к 23-ему числу. Оплату обсудим в личном диалоге.
Фрагмент выполненной работы:
приведены данные, отражающие спрос на некоторый товар по месяцам за период с 2014 по 2016 гг. (в условных единицах).
Требуется:
Определить показатели динамики по месяцам за 2015 год.
Найти коэффициенты автокорреляции (для лагов r = 1; 2; 3; 4; 5) и частный коэффициент корреляции 1-го порядка временного ряда. Построить коррелограмму для выявления во временном ряде наличия или отсутствия трендовой и циклической компоненты.
Провести сглаживание временного ряда у, методом скользящих средних используя простую среднюю арифметическую с интервалом сглаживания: а) ; б) .
Найти уравнение тренда временного рада у, полагая, что он линейный и проверить его значимость на уровне 0,05.
Удалить тренд из данного временного ряда и проанализировать характер распределения его случайной составляющей.
Таблица 1 – Исходные данные
Дата Данные Дата Данные Дата Данные Дата Данные
01.02.2014 220 01.08.2014 212 01.02.2015 251 01.08.2015 206
01.03.2014 234 01.09.2014 213 01.03.2015 288 01.09.2015 215
01.04.2014 248 01.10.2014 216 01.04.2015 283 01.10.2015 232
01.05.2014 212 01.11.2014 257 01.05.2015 266 01.11.2015 252
01.06.2014 208 01.12.2014 262 01.06.2015 234 01.12.2015 256
01.07.2014 174 01.01.2015 249 01.07.2015 186 01.01.2016 220
Решение:
1) Определим показатели динамики по месяцам за 2015 год по следующим формулам:
абсолютный прирост (снижение) – разность между каждым последующим показателем и базисным или предыдущим:
,;
коэффициент роста – это отношение между каждым последующим показателем и базисным или предыдущим:
,;
темп роста – это коэффициент роста, выраженный в процентах:
;
темп прироста:
;
абсолютное значение 1% прироста:
.
Расчет проведем в таблице.
Таблица 2 – Показатели динамики по месяцам за 2015 год
Дата yn Прирост Коэффициент роста Темп роста Темп прироста An
баз. (работа была выполнена специалистами Автор 24) цеп. баз. цеп. баз. цеп. баз. цеп.
01.02.2014 220 - - - - - - - - -
01.03.2014 234 14 14 1,0636 1,0636 106,36 106,36 6,36 6,36 2,2
01.04.2014 248 28 14 1,1273 1,0598 112,73 105,98 12,73 5,98 2,34
01.05.2014 212 -8 -36 0,9636 0,8548 96,36 85,48 -3,64 -14,52 2,48
01.06.2014 208 -12 -4 0,9455 0,9811 94,55 98,11 -5,45 -1,89 2,12
01.07.2014 174 -46 -34 0,7909 0,8365 79,09 83,65 -20,91 -16,35 2,08
01.08.2014 212 -8 38 0,9636 1,2184 96,36 121,84 -3,64 21,84 1,74
01.09.2014 213 -7 1 0,9682 1,0047 96,82 100,47 -3,18 0,47 2,12
01.10.2014 216 -4 3 0,9818 1,0141 98,18 101,41 -1,82 1,41 2,13
01.11.2014 257 37 41 1,1682 1,1898 116,82 118,98 16,82 18,98 2,16
01.12.2014 262 42 5 1,1909 1,0195 119,09 101,95 19,09 1,95 2,57
2) Найти коэффициенты автокорреляции (для лагов r = 1; 2; 3; 4; 5). Для лага r = 1 сдвигаем исходный ряд на 1 уровней и находим коэффициент корреляции по формуле:
Расчеты проведем в таблице.
Таблица 3 – Расчетная таблица
N п/п
1 220 234 48400 54756 51480
2 234 248 54756 61504 58032
3 248 212 61504 44944 52576
4 212 208 44944 43264 44096
5 208 174 43264 30276 36192
6 174 212 30276 44944 36888
7 212 213 44944 45369 45156
8 213 216 45369 46656 46008
9 216 257 46656 66049 55512
10 257 262 66049 68644 67334
11 262 249 68644 62001 65238
12 249 251 62001 63001 62499
13 251 288 63001 82944 72288
14 288 283 82944 80089 81504
15 283 266 80089 70756 75278
16 266 234 70756 54756 62244
17 234 186 54756 34596 43524
18 186 206 34596 42436 38316
19 206 215 42436 46225 44290
20 215 232 46225 53824 49880
21 232 252 53824 63504 58464
22 252 256 63504 65536 64512
23 256 220 65536 48400 56320
Сумма 5374 5374 1274474 1274474 1267631
Среднее 233,652 233,652 55411,91 55411,91 55114,39
По данным таблицы, получаем:
Аналогичным образом рассчитываем остальные коэффициенты.
Таблица 4 – Коэффициенты корреляции
r1 r2 r3 r4 r5
0,6365 0,2680 -0,0384 -0,2398 -0,2808
Найдем частный коэффициент корреляции 1-го порядка:
Построим коррелограмму:
Рис. 1. Коррелограмма
Анализ коррелограммы функции позволяет сделать вывод о наличии в изучаемом временном ряде линейной тенденции и об отсутствии сезонных колебаний.
3) Проведем сглаживание временного ряда у, методом скользящих средних используя простую среднюю арифметическую с интервалом сглаживания m по формуле:
Сглаживание проведем в таблице.
Таблица 5 – Сглаживание ряда
Дата Данные Сглаживание
m = 3 m = 5
01.02.2014 220 - -
01.03.2014 234 234,00 -
01.04.2014 248 231,33 224,4
01.05.2014 212 222,67 215,2
01.06.2014 208 198,00 210,8
01.07.2014 174 198,00 203,8
01.08.2014 212 199,67 204,6
01.09.2014 213 213,67 214,4
01.10.2014 216 228,67 232
01.11.2014 257 245,00 239,4
01.12.2014 262 256,00 247
01.01.2015 249 254,00 261,4
01.02.2015 251 262,67 266,6
01.03.2015 288 274,00 267,4
01.04.2015 283 279,00 264,4
01.05.2015 266 261,00 251,4
01.06.2015 234 228,67 235
01.07.2015 186 208,67 221,4
01.08.2015 206 202,33 214,6
01.09.2015 215 217,67 218,2
01.10.2015 232 233,00 232,2
01.11.2015 252 246,67 235
01.12.2015 256 242,67 -
01.01.2016 220 - -
4) Найдем уравнение тренда временного рада у, полагая, что он линейный в виде: .
Параметры коэффициентов рассчитаем по МНК...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
20 декабря 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
приведены данные отражающие спрос на некоторый товар по месяцам за период с 2014 по 2016 гг.docx
2016-12-23 19:36
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.8
Положительно
Спасибо вам огромное за помощь!! Работа выполнена вовремя,в срок. Все четко, ясно очень подробно и доступно для понимания. Работа выполнена на отлично =)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
