На странице представлен фрагмент

Реши любую задачу с помощью нейросети.

Имеются данные о количестве продаж ЗАО «Гарант-Екатеринбург» за тринадцать месяцев: Период Кол-во продаж, шт. Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь Январь 21 25 19 32 36 39 39 43 42 41 37 55 20 1. Постройте прогноз продаж ЗАО «Гарант-Екатеринбург» на февраль, март, апрель, используя методы: скользящей средней, экспоненциального сглаживания, наименьших квадратов. 2. Постройте график фактического и расчетных показателей. 3. Рассчитайте ошибки прогноза при использовании каждого метода. 4. Сравните полученные результаты, сделайте вывод.

Часть выполненной работы

Для оценки качества параметров уравнения построим расчетную таблицу (табл. 2) t y y(t) (y-ycp)2 (y-y(t))2 (t-tp)2 1 21 26 183.29 25 36 2 25 27.42 90.98 5.87 25 3 19 28.85 241.44 96.95 16 4 32 30.27 6.44 3 9 5 36 31.69 2.14 18.56 4 6 39 33.12 19.91 34.63 1 7 39 34.54 19.91 19.91 0 8 43 35.96 71.6 49.54 1 9 42 37.38 55.67 21.3 4 10 41 38.81 41.75 4.81 9 11 37 40.23 6.06 10.44 16 12 55 41.65 418.67 178.12 25 13 20 43.08 211.37 532.54 36 449 1369.23 1000.65 182 Анализ точности определения оценок параметров уравнения тренда. Стандартная ошибка уравнения. EQ Sy = r( f(∑(yi – yt2);n – m – 1)) где m = 1 – количество влияющих факторов в модели тренда. EQ Sy = r(f(1000.65;11)) = 9.54 Точечный прогноз, t = 14(февраль): y(14) = 1.42*14 + 24.58 = 44.5 Точечный прогноз, t = 15(март): y(15) = 1.42*15 + 24.58 = 45.92 Точечный прогноз, t = 15(апрель): y(15) = 1.42*15 + 24.58 = 45.92 Экспоненциальное сглаживание. Экспоненциальная средняя вычисляется по рекуррентной формуле: St = α*Yt + (1- α)St-1 где St – значение экспоненциальной средней в момент t; St-1 – значение экспоненциальной средней в момент (t = 1); Что касается начального параметра S0, то в задачах его берут или равным значению первого уровня ряда у1, или равным средней арифметической нескольких первых членов ряда. Yt – значение экспоненциального процесса в момент t; α – вес t-ого значения ряда динамики (или параметр сглаживания). Последовательное применение формулы дает возможность вычислить экспоненциальную среднюю через значения всех уровней данного ряда динамики. Наиболее важной характеристикой в этой модели является α, по величине которой практически и осуществляется прогноз. Чем значение этого параметра ближе к 1, тем больше при прогнозе учитывается влияние последних уровней ряда динамики. Если α близко к 0, то веса, по которым взвешиваются уровни ряда динамики убывают медленно, т.е. при прогнозе учитываются все прошлые уровни ряда. В специальной литературе отмечается, что обычно на практике …
   

Купить уже готовую работу

Так же вы можете купить уже выполненные похожие работы. Для удобства покупки работы размещены на независимой бирже. Подробнее об условиях покупки тут.

 
4.18
FirstBoy23
Помогу c повышением уникальности текста и прохождения контроля на «Антиплагиат». Работу выполняю качественно и в указанные сроки, обращайтесь.