Produkcja w zakładzie "Budmex" w kolejnych 20 tygodniach przedstawiają poniższe dane. | ||||||||||
- za pomocą funkcji REGLINP wyznaczyć równanie trendu liniowego wyznaczyć prognozy punktowe i przedziałowe (prawdopodobieństwo 0.99) dla t=21 | ||||||||||
- obliczyć bezwzględny i względny błąd ex ante, czy wyznaczona prognoza jest dopuszczalna, jeśli przyjmujemy, że błąd względny ex ante nie może być większy niż 5% | ||||||||||
t (tygodnie) | yt produkcja (w tonach) |
y*t | X | Y | ||||||
1 | 49,81 | |||||||||
2 | 47,56 | |||||||||
3 | 46,19 | |||||||||
4 | 48,36 | |||||||||
5 | 45,44 | |||||||||
6 | 43,89 | |||||||||
7 | 45,6 | |||||||||
8 | 41 | |||||||||
9 | 40,42 | |||||||||
10 | 42 | |||||||||
11 | 37,43 | |||||||||
12 | 37,2 | |||||||||
13 | 38,63 | |||||||||
14 | 36,10 | |||||||||
15 | 36,41 | |||||||||
16 | 32,85 | |||||||||
17 | 32,5 | |||||||||
18 | 32,28 | |||||||||
19 | 29,97 | |||||||||
20 | 30,36 | |||||||||
Obliczenie prognoz i ich błędów | ||||||||||
(X'X)-1= | ||||||||||
xT= | x'T(X'X)-1= | x'T(X'X)-1xT= | ||||||||
s= | ||||||||||
prognoza punkt. y*21= | ||||||||||
błąd ex ante v21 | ||||||||||
błąd względny ex ante h 21 w % | ||||||||||
Prognoza przedziałowa p= 0,99 | u= | |||||||||
granica dolna | ||||||||||
granica górna |
Poniższe dane przedstawiają wartości kwartalnych przychodów operacyjnych w tys. Zł | ||
sklepu Y ze sprzedaży lodów w latach 1999-2004. | ||
- Zakładając, że w szeregu występuje trend liniowy i wahania sezonowe wyznaczyć prognozy przychodów w kolejnych kwartałach | ||
2005 roku. Zinterpretować wartości czystych wskaźników wahań sezonowych. | ||
t | kw | yt |
1 | 1 | 24,2 |
2 | 2 | 25,8 |
3 | 3 | 28 |
4 | 4 | 27,4 |
5 | 1 | 25,9 |
6 | 2 | 26,9 |
7 | 3 | 28,7 |
8 | 4 | 28,1 |
9 | 1 | 27 |
10 | 2 | 28,1 |
11 | 3 | 30 |
12 | 4 | 29,4 |
13 | 1 | 28 |
14 | 2 | 29,5 |
15 | 3 | 31,9 |
16 | 4 | 30,7 |
17 | 1 | 29,2 |
18 | 2 | 30,2 |
19 | 3 | 32,2 |
20 | 4 | 30,9 |
21 | 1 | 30 |
22 | 2 | 31,6 |
23 | 3 | 33,6 |
24 | 4 | 31,4 |
Poniższe dane przedstawiają wartości kwartalnych zysków netto w tys. zł | ||
pewnego sklepu sportowego w latach 2002-2006. | ||
Wyznaczyć prognozy zysku w kolejnych kwartałach 2007 roku stosując metodę trendów okresów jednoimiennych | ||
t | kw | yt |
1 | 1 | 97 |
2 | 2 | 113 |
3 | 3 | 135 |
4 | 4 | 129 |
5 | 1 | 114 |
6 | 2 | 124 |
7 | 3 | 142 |
8 | 4 | 136 |
9 | 1 | 125 |
10 | 2 | 136 |
11 | 3 | 155 |
12 | 4 | 149 |
13 | 1 | 135 |
14 | 2 | 150 |
15 | 3 | 174 |
16 | 4 | 162 |
17 | 1 | 147 |
18 | 2 | 157 |
19 | 3 | 177 |
20 | 4 | 164 |
21 | 1 | 155 |
22 | 2 | 171 |
23 | 3 | 191 |
24 | 4 | 169 |
Poniższe dane przedstawiają wartości kwartalnych przychodów operacyjnych w tys. zł | |||||||||||||||
pewnego gospodarstwa rolniczego w latach 2002-2007. | |||||||||||||||
Wyznaczyć prognozy przychodów w kolejnych kwartałach 2008 roku stosując metodę Wintersa | |||||||||||||||
Model z trendem i addytywnymi wahaniami sezonowymi - metoda Wintersa | |||||||||||||||
t | kw | yt | Ft | St | Ct | yt* | a | ||||||||
1 | 1 | 246 | b | ||||||||||||
2 | 2 | 294 | g | ||||||||||||
3 | 3 | 360 | |||||||||||||
4 | 4 | 342 | MAPE | ||||||||||||
5 | 1 | 297 | |||||||||||||
6 | 2 | 327 | |||||||||||||
7 | 3 | 381 | |||||||||||||
8 | 4 | 363 | |||||||||||||
9 | 1 | 330 | |||||||||||||
10 | 2 | 363 | |||||||||||||
11 | 3 | 420 | |||||||||||||
12 | 4 | 402 | |||||||||||||
13 | 1 | 360 | |||||||||||||
14 | 2 | 405 | |||||||||||||
15 | 3 | 477 | |||||||||||||
16 | 4 | 441 | |||||||||||||
17 | 1 | 396 | |||||||||||||
18 | 2 | 426 | |||||||||||||
19 | 3 | 486 | |||||||||||||
20 | 4 | 447 | |||||||||||||
21 | 1 | 420 | |||||||||||||
22 | 2 | 468 | |||||||||||||
23 | 3 | 528 | |||||||||||||
24 | 4 | 462 | |||||||||||||
25 | 1 | prognozy | |||||||||||||
26 | 2 | ||||||||||||||
27 | 3 | ||||||||||||||
28 | 4 | ||||||||||||||