 ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ Сила воли ведет к действию, а позитивные действия формируют позитивное отношение Как определить диапазон голоса - ваш вокал Игровые автоматы с быстрым выводом Как самому избавиться от обидчивости Противоречивые взгляды на качества, присущие мужчинам Вкуснейший "Салат из свеклы с чесноком" Натюрморт и его изобразительные возможности Применение, как принимать мумие? Мумие для волос, лица, при переломах, при кровотечении и т.д. Как научиться брать на себя ответственность Зачем нужны границы в отношениях с детьми? Световозвращающие элементы на детской одежде Как победить свой возраст? Восемь уникальных способов, которые помогут достичь долголетия Классификация ожирения по ИМТ (ВОЗ) Глава 3. Завет мужчины с женщиной
Оси и плоскости тела человека - Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д.
| Прогнозирование временных рядов 12
Прогнозирование (от греческого Prognosis), в широком понимании этого слова, определяется как опережающее отражение будущего. Целью прогнозирования является предсказание будущих событий. Прогнозирование направлено на определение тенденций динамики конкретного объекта или события на основе ретроспективных данных, т.е. анализа его состояния в прошлом и настоящем. Таким образом, решение задачи прогнозирования требует некоторой обучающей выборки данных. Прогнозирование - установление функциональной зависимости между зависимыми и независимыми переменными. В результате прогнозирования уменьшается риск принятия неверных, необоснованных или субъективных решений. Примеры его задач: прогноз движения денежных средств, прогнозирование урожайности агрокультуры, прогнозирование финансовой устойчивости предприятия. Типичной в сфере маркетинга является задача прогнозирования рынков (market forecasting). В результате решения данной задачи оцениваются перспективы развития конъюнктуры определенного рынка, изменения рыночных условий на будущие периоды, определяются тенденции рынка (структурные изменения, потребности покупателей, изменения цен). Обычно в этой области решаются следующие практические задачи: · прогноз продаж товаров (например, с целью определения нормы товарного запаса); · прогнозирование продаж товаров, оказывающих влияние друг на друга; · прогноз продаж в зависимости от внешних факторов.
Задачи классификации и прогнозирования имеют сходства и различия. Сходство: При решении обеих задач используется двухэтапный процесс построения модели на основе обучающего набора и ее использования для предсказания неизвестных значений зависимой переменной. Различие задач классификации и прогнозирования состоит в том, что в первой задаче предсказывается класс зависимой переменной, а во второй - числовые значения зависимой переменной, пропущенные или неизвестные (относящиеся к будущему). Определения класса клиента в туристическом бизнесе является решением задачи классификации, а прогнозирование дохода, который принесет этот клиент в будущем году, будет решением задачи прогнозирования. Основой для прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в базе данных в виде временных рядов. Модели, построенные на основе данных, характеризующие один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени называются моделями временных рядов. Временной ряд – это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Каждый уровень временного ряда формируется под воздействием большого числа факторов, которые условно можно подразделить на три группы: - факторы, формирующие тенденцию ряда; - факторы, формирующие циклические колебания ряда; - случайные факторы.
Отличием анализа временных рядов от анализа случайных выборок является предположение о равных промежутках времени между наблюдениями и их хронологический порядок. Привязка наблюдений ко времени играет здесь ключевую роль, тогда как при анализе случайной выборки она не имеет никакого значения. Типичный пример временного ряда - данные биржевых торгов. Информация, накопленная в разнообразных базах данных предприятия, является временными рядами, если она расположена в хронологическом порядке и произведена в последовательные моменты времени. Анализ временного ряда осуществляется с целью: · определения природы ряда; · прогнозирования будущих значений ряда.
Прогнозирование временных рядов осуществляется в три этапа: 1. Построение модели, характеризующей временной ряд. Для этого применяются различные методы статистики и классификации. 2. Оценка построенной модели. Для оценки модели имеющиеся данные разбиваются на два множества: обучающую и тестовую. Построение модели выполняется на обучающем множестве, а затем с ее помощью строят прогноз на тестовом множестве. Спрогнозированные результаты сравнивают с реальными данными и по степени ошибки оценивают модель. 3. Если построенная на первом этапе модель получила удовлетворительную оценку, то ее можно использовать для прогноза будущих событий.
Если функция регрессии определена, интерпретирована и обоснована, и оценка точности регрессионного анализа соответствует требованиям, можно считать, что построенная модель и прогнозные значения обладают достаточной надежностью.
Методы регрессионного анализа дают прогноз, а также обеспечивают качество прогнозируемых показателей, которая выражается в виде стандартной ошибки прогноза и его доверительного интервала. Прямая линия регрессии подбирается таким образом, чтобы наилучшим образом аппроксимировать наблюдаемые значения, т.е. данная линия достаточно близко приближается к действительности. Линейная регрессия находит широкое применение в эконометрике в виде четкой экономической интерпретации ее параметров.
12 |
