Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Ввод данных





Данные рекомендуется вводить в столбец (см. рисунок 32).

 

Рисунок 32. Ввод данных

3. Проверка наличия аномальных наблюдений является первым этапом предварительного анализа исходных данных.

Для инициализации этой операции необходимо щелкнуть:

VSTAT Предварительный анализ Аномальные наблюдения (см. рисунок 33).

 

Рисунок 33. Проверка наличия аномальных наблюдений

 

Результат выполнения данной операции представлен на рисунке 34.

 

 

Рисунок 34. Результат проверки наличия аномальных наблюдений

Проверка наличия аномальных наблюдений может быть также проведена визуально, для этого необходимо в «Мастер диаграмм» построить график исследуемого показателя и визуально проанализировать, есть ли на графике точки (наблюдения временного ряда) значительно отличающиеся от общей тенденции графика (см.рисунок 35).

 

Рисунок 35. Построение графика исследуемого показателя

Как видно из рисунка 35, наблюдений, значительно отличающихся от общей тенденции графика, нет.

 

4. Построение линейной модели и оценка ее параметров по МНК

В меню программы VSTAT выбрать:

VSTAT Прогнозирование Кривые роста (см.рисунок 36).

 

 

Рисунок 36. Выбор типа прогнозной модели

На экране появится окно с графиком исследуемого показателя. Необходимо установить: период прогноза - 2, период сезонности - 1 (отсутствие сезонных колебаний). Щелкнуть ОК (см. рисунок 37).

 

 

Рисунок 37. Установление периода прогноза

После выполнения этой последовательности действий на экране будут выведены предлагаемые для прогнозирования разновидности кривых роста. Здесь необходимо выбрать «линейную модель». Для этого в окне«Выбор функций парной регрессии» необходимо выделить функцию «a+bx»,т.е. регрессию, в которой в качестве факторного признака выступает фактор «время». Таким образом, осуществили выбор линейной модели (см. рисунок 38).

 

 

Рисунок 38. Выбор линейной модели

Далее щелкнуть клавишу >; и выбранная модель перенесется в правую часть окна (см.рисунок 39).

 

 

Рисунок 39. Выбор линейной модели

 

Щелкнуть ОК. Внизу экрана появятся вкладки:

-Таблица кривых роста,

- Доверительные границы,

- Характеристики базы моделей,

- Параметры моделей,

- Таблица прогнозов,

- Таблица остатков,

- Характеристики остатков,

- Характеристики интервального ряда остатков,

- Интервальный ряд остатков.

Анализируя каждую вкладку, проводится дальнейший анализ динамики исследуемого показателя.

Используя вкладки «Таблица кривых роста» или «Параметры моделей» (см.рисунок 40, 41) получим параметры линейной модели.

 

 

Рисунок 40. Результаты оценки параметров линейной модели

 

 

Рисунок 41. Результаты оценки параметров линейной модели

5. Оценка адекватности линейной модели осуществляется по следующим
направлениям: - проверка свойства случайности.

Выбрать вкладку «Характеристики остатков», подвести курсор мышки к строке «Гипотеза о случайности», появится соответствующая подсказка (см.рисунок 42).

Рисунок 42. Результат проверки свойства случайности

· Проверка свойства независимости остаточной компоненты.

Выбрать вкладку «Характеристики остатков», подвести курсор мышки к строке «Гипотеза о независимости», появится соответствующая подсказка (см.рисунок 43).

 

Рисунок 43. Результат проверки свойства независимости

 

· Проверка соответствия случайной компоненты нормальному закону распределения.

Выбрать вкладку «Характеристики остатков», подвести курсор мышки к строке «Гипотеза о нормальности», появится соответствующая подсказка (см.рисунок 44).

Рисунок 44. Результат проверки нормального закона распределения

По итогам проверки этих свойств остаточной компоненты можно сделать общий вывод об адекватности модели: ввиду невыполнения свойства случайности, модель не является полностью адекватной.

В программе VSTAT предусмотрена возможность расчета интегрированного критерия адекватности, для просмотра которого необходимо выбрать вкладку «Характеристики остатков» и строку «Критерий адекватности» (см.рисунок 45).

 

Рисунок 45. Оценка общей адекватности линейной модели







Дата добавления: 2015-09-19; просмотров: 525. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...


Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...


Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...


Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

Огоньки» в основной период В основной период смены могут проводиться три вида «огоньков»: «огонек-анализ», тематический «огонек» и «конфликтный» огонек...

Упражнение Джеффа. Это список вопросов или утверждений, отвечая на которые участник может раскрыть свой внутренний мир перед другими участниками и узнать о других участниках больше...

Влияние первой русской революции 1905-1907 гг. на Казахстан. Революция в России (1905-1907 гг.), дала первый толчок политическому пробуждению трудящихся Казахстана, развитию национально-освободительного рабочего движения против гнета. В Казахстане, находившемся далеко от политических центров Российской империи...

Репродуктивное здоровье, как составляющая часть здоровья человека и общества   Репродуктивное здоровье – это состояние полного физического, умственного и социального благополучия при отсутствии заболеваний репродуктивной системы на всех этапах жизни человека...

Случайной величины Плотностью распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х называют функцию f(x) – первую производную от функции распределения F(x): Понятие плотность распределения вероятностей случайной величины Х для дискретной величины неприменима...

Схема рефлекторной дуги условного слюноотделительного рефлекса При неоднократном сочетании действия предупреждающего сигнала и безусловного пищевого раздражителя формируются...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2026 год . (0.012 сек.) русская версия | украинская версия