+
Подробнее о работе
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
В таблице приведены данные по объёму продаж мазута компании API в странах Восточной Европы в период с 2016 по 2021 гг. (Данные приведены в тыс. баррелей за каждый четырёхмесячный период года).
Год Период Объём продаж (тыс. баррелей)
2016 Сентябрь-декабрь 5
2017 Январь-апрель 10
Май-август 11
Сентябрь-декабрь 7
2018 Январь-апрель 14
Май-август 15
Сентябрь-декабрь 9
2019 Январь-апрель 18
Май-август 20
Сентябрь-декабрь 11
2020 Январь-апрель 21
Май-август 24
Сентябрь-декабрь 14
2021 Январь-апрель 25
1. Дать графическое изображение временного ряда. В первом приближении, визуально определить какой модели (мультипликативной или аддитивной) соответствуют данные.
2. Определить периодичность данных в структуре ряда с помощью коэффициента автокорреляции. Построить кореллограмму.
3. Применить метод скользящих средних для сглаживания исходных данных. При этом:
а) варьировать размер шаблона сглаживания в заданном диапазоне;
б) построить регрессию сглаженных данных, применив соответствующую функцию;
в) оценить качество сглаживания (остаточную колеблемость) с помощью коэффициента корреляции или детерминации;
г) при необходимости (чётный период) центрировать осреднённые значения с помощью шаблона с весами.
4. Построить обе модели временного ряда (мультипликативную и аддитивную). Сравнить модели по критерию остаточной компоненты. Выбрать более точную.
5. Исследовать временной ряд, применив другие методы сглаживания – скользящая медиана, экспоненциальное сглаживание, фильтр Хемминга. При исследовании учитывать п. 3 – вариация размера шаблона.
6. Сравнить параметры ряда, полученные с помощью различных моделей и методов исследования – уравнение тренда, значения сезонных компонент, характеристик остаточной компоненты.
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
В таблице приведены данные по объёму продаж мазута компании API в странах Восточной Европы в период с 2016 по 2021 гг. (Данные приведены в тыс. баррелей за каждый четырёхмесячный период года).
Год Период Объём продаж (тыс. баррелей)
2016 Сентябрь-декабрь 5
2017 Январь-апрель 10
Май-август 11
Сентябрь-декабрь 7
2018 Январь-апрель 14
Май-август 15
Сентябрь-декабрь 9
2019 Январь-апрель 18
Май-август 20
Сентябрь-декабрь 11
2020 Январь-апрель 21
Май-август 24
Сентябрь-декабрь 14
2021 Январь-апрель 25
1. Дать графическое изображение временного ряда. В первом приближении, визуально определить какой модели (мультипликативной или аддитивной) соответствуют данные.
2. Определить периодичность данных в структуре ряда с помощью коэффициента автокорреляции. Построить кореллограмму.
3. Применить метод скользящих средних для сглаживания исходных данных. При этом:
а) варьировать размер шаблона сглаживания в заданном диапазоне;
б) построить регрессию сглаженных данных, применив соответствующую функцию;
в) оценить качество сглаживания (остаточную колеблемость) с помощью коэффициента корреляции или детерминации;
г) при необходимости (чётный период) центрировать осреднённые значения с помощью шаблона с весами.
4. Построить обе модели временного ряда (мультипликативную и аддитивную). Сравнить модели по критерию остаточной компоненты. Выбрать более точную.
5. Исследовать временной ряд, применив другие методы сглаживания – скользящая медиана, экспоненциальное сглаживание, фильтр Хемминга. При исследовании учитывать п. 3 – вариация размера шаблона.
6. Сравнить параметры ряда, полученные с помощью различных моделей и методов исследования – уравнение тренда, значения сезонных компонент, характеристик остаточной компоненты.
Купить эту работу vs Заказать новую | ||
---|---|---|
2 раза | Куплено | Выполняется индивидуально |
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что
уровень оригинальности
работы составляет не менее 40%
|
Уникальность | Выполняется индивидуально |
Сразу в личном кабинете | Доступность | Срок 1—4 дня |
850 ₽ | Цена | от 20 ₽ |
Не подошла эта работа?
В нашей базе 23423 Решения задач — поможем найти подходящую