+
Информация о работе
Подробнее о работе
Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии () жителями региона за 16 кварталов
- 4 страниц
- 2017 год
- 23 просмотра
- 1 покупка
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
.Построим автокорреляционную функцию и сделаем вывод о наличии сезонных колебаний.
Число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции, называют лагом. С увеличением лага число пар значений, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции, уменьшается. Считается целесообразным для обеспечения статистической достоверности коэффициентов автокорреляции использовать правило – максимальный лаг должен быть не больше Последовательность коэффициентов автокорреляции уровней первого, второго и т.д. порядков называют автокорреляционной функцией временного ряда. График зависимости ее значений от величины лага (порядка коэффициента автокорреляции) называется коррелограммой, т.е. графиком функции rτ,
где rτ выборочная автокорреляционная функция, значения которой ищутся по формуле:
.
Нам предстоит вычислить r1, r2, r3, r4.
Ищем r1 для τ = 1. Для удобства расчетов используем таблицу 1, в нижней строке которой поместим суммы по ее столбцам.
Таблица 6.1 – Вспомогательная таблица для расчетов r1
уt
уt+1 321310190500
0000
уtуt+1
5,8 4,5 33,64 20,25 26,1
4,5 5,1 20,25 26,01 22,95
5,1 9,1 26,01 82,81 46,41
9,1 7 82,81 49 63,7
7 5 49 25 35
5 6 25 36 30
6 10,1 36 102,01 60,6
10,1 7,9 102,01 62,41 79,79
7,9 5,5 62,41 30,25 43,45
5,5 6,3 30,25 39,69 34,65
6,3 10,8 39,69 116,64 68,04
10,8 9 116,64 81 97,2
9 6,5 81 42,25 58,5
6,5 7 42,25 49 45,5
7 11,1 49 123,21 77,7
105,6 110,9 795,96 885,53 789,59
Таким образом, получаем:
.
Для вычисления r2 заполним таблицу 6.2.
Таблица 6.2 – Вспомогательная таблица для расчетов r2
уt
уt+2 304800-4762500
323850-3810000
уtуt+2
5,8 5,1 33,64 26,01 29,58
4,5 9,1 20,25 82,81 40,95
5,1 7 26,01 49 35,7
9,1 5 82,81 25 45,5
7 6 49 36 42
5 10,1 25 102,01 50,5
6 7,9 36 62,41 47,4
10,1 5,5 102,01 30,25 55,55
7,9 6,3 62,41 39,69 49,77
5,5 10,8 30,25 116,64 59,4
6,3 9 39,69 81 56,7
10,8 6,5 116,64 42,25 70,2
9 7 81 49 63
6,5 11,1 42,25 123,21 72,15
98,6 106,4 746,96 865,28 718,4
Таким образом, получаем:
.
Таблица 6.3 – Вспомогательная таблица для расчетов r3
уt
уt+3 304800-4762500
266700-3810000
уtуt+3
5,8 9,1 33,64 82,81 52,78
4,5 7 20,25 49 31,5
5,1 5 26,01 25 25,5
9,1 6 82,81 36 54,6
7 10,1 49 102,01 70,7
5 7,9 25 62,41 39,5
6 5,5 36 30,25 33
10,1 6,3 102,01 39,69 63,63
7,9 10,8 62,41 116,64 85,32
5,5 9 30,25 81 49,5
6,3 6,5 39,69 42,25 40,95
10,8 7 116,64 49 75,6
9 11,1 81 123,21 99,9
92,1 101,3 704,71 839,27 722,48
Аналогично вычисляем r3 = 0,094;
Таблица 6.4 – Вспомогательная таблица для расчетов r4
уt
уt+4 304800-4762500
257175-2857500
уtуt+4
5,8 7 33,64 49 40,6
4,5 5 20,25 25 22,5
5,1 6 26,01 36 30,6
9,1 10,1 82,81 102,01 91,91
7 7,9 49 62,41 55,3
5 5,5 25 30,25 27,5
6 6,3 36 39,69 37,8
10,1 10,8 102,01 116,64 109,08
7,9 9 62,41 81 71,1
5,5 6,5 30,25 42,25 35,75
6,3 7 39,69 49 44,1
10,8 11,1 116,64 123,21 119,88
83,1 92,2 623,71 756,46 686,12
r4 = 0,989.
Аналогично находим коэффициенты автокорреляции более высоких порядков, а все полученные значения заносим в сводн
Отсутствует
Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии
() жителями региона за 16 кварталов.
Требуется:
Построить автокорреляционную функцию и сделать вывод о наличии сезонных колебаний.
Построить аддитивную модель временного ряда (для нечетных вариантов) или мультипликативную модель временного ряда (для четных вариантов).
Сделать прогноз на 2 квартала вперед.
Вариант 1
1 5,8 9 7,9
2 4,5 10 5,5
3 5,1 11 6,3
4 9,1 12 10,8
5 7,0 13 9,0
6 5,0 14 6,5
7 6,0 15 7,0
8 10,1 16 11,1
Отсутствует
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
