Produkcja (w tonach) w pewnym zakładzie X w kolejnych 10 tygodniach przedstawiają poniższe dane. | ||||||||||
- za pomocą funkcji REGLINP wyznaczyć równanie trendu liniowego, wyznaczyć prognozy punktowe i przedziałowe (prawdopodobieństwo 0.95) dla t=11 | ||||||||||
- 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 | yt | y*t | X | Y | ||||||
1 | 37,23 | |||||||||
2 | 37,20 | |||||||||
3 | 36,86 | |||||||||
4 | 36,10 | |||||||||
5 | 34,60 | |||||||||
6 | 33,00 | |||||||||
7 | 32,15 | |||||||||
8 | 32,28 | |||||||||
9 | 29,97 | |||||||||
10 | 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*11= | ||||||||||
błąd ex ante v11 | ||||||||||
błąd względny ex ante h 11 w % | ||||||||||
Prognoza przedziałowa p= 0,95 | u= | |||||||||
granica dolna | ||||||||||
granica górna |
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 Kleina (0-1) | ||
t | kw | yt |
1 | 1 | 246 |
2 | 2 | 294 |
3 | 3 | 360 |
4 | 4 | 342 |
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 |
Poniższe dane przedstawiają wartości kwartalnych zysków netto w tys. zł | ||
pewnego biura turystycznego w latach 2002-2006. | ||
Wyznaczyć prognozy zysku w kolejnych kwartałach 2007 roku stosując metodę trendów okresów jednoimiennych | ||
t | kw | yt |
1 | 1 | 37,2 |
2 | 2 | 46,8 |
3 | 3 | 60 |
4 | 4 | 56,4 |
5 | 1 | 47,4 |
6 | 2 | 53,4 |
7 | 3 | 64,2 |
8 | 4 | 60,6 |
9 | 1 | 54 |
10 | 2 | 60,6 |
11 | 3 | 72 |
12 | 4 | 68,4 |
13 | 1 | 60 |
14 | 2 | 69 |
15 | 3 | 83,4 |
16 | 4 | 76,2 |
17 | 1 | 67,2 |
18 | 2 | 73,2 |
19 | 3 | 85,2 |
20 | 4 | 77,4 |
Metoda Holta | |||||||||||
t | yt produkcja | Ft | St | y*t prognoza | średni błąd ex post | ||||||
1 | 60,72 | ||||||||||
2 | 58,74 | ||||||||||
3 | 64,56 | ||||||||||
4 | 72,78 | a= | |||||||||
5 | 72,20 | b= | |||||||||
6 | 78,44 | c= | |||||||||
7 | 68,64 | ||||||||||
8 | 74,44 | ||||||||||
9 | 81,66 | ||||||||||
10 | 74,86 | ||||||||||
11 | 78,36 | ||||||||||
12 | 80,84 | ||||||||||
13 | 77,58 | ||||||||||
14 | 90,88 | ||||||||||
15 | 91,20 | ||||||||||
16 | 96,72 | ||||||||||
17 | 90,38 | ||||||||||
18 | 92,96 | ||||||||||
19 | 101,28 | ||||||||||
20 | 96,94 | ||||||||||
21 | prognoza dla t=21 | ||||||||||
22 | prognoza dla t=22 | ||||||||||
23 | prognoza dla t=23 |