---

Overview

Dane
obliczenia
wykresy
wyniki
Arkusz1

---

Sheet 1: Dane

czas	t	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Szereg czasowy [1]	Sc1	256	249	251	260	245	255	247	250	253
Szereg czasowy [2]	Sc2	2	3	9	15	38	69	134	260	502
Szereg czasowy [3]	Sc3	101	95	87	83	80	72	64	61	56
Szereg czasowy [4]	Sc4	80	91	102	77	88	104	79	90	102
Szereg czasowy [5]	Sc5	5	9	10	7	4	7	10	11	6
Szereg czasowy [6]	Sc6	26	43	54	38	56	77	55	75	93
Szeregi czasowe 1-6 przedstawić graficznie i na podstawie wykresów określić rodzaje składowych jakie można w nich wyróżnić.
Wykonać prognozy stosując metody naiwne z wskazaniem odpowiedniej z metody dla każdego szeregu.
Dla Sc1 określić stopień trafności prognozy stosując bezwzględny i względny błąd.
		1 szereg: wachania przypadkowe, stały poziom
		2 szereg: wachania przypadkowe, trend wzrostowy stały względnie przyrosty dodatnie
		3 szereg: wachania przypadkowe trend spadkowy stały bezwzględnie, p-rzyrosty ujemne
		4 szereg: są wachania (nie wiemy czy cykliczne czy sezonowość), stały poziom, wachania okresowe, wachania przypadkowe, r = 3; każdy okres składa się z 3 faz
		5 szereg: wachania przyp, raczej stały poziom (lub trend wzrostowy - drugi dzióbek wyżej), okresowość. R=4
		6 szereg: wach przypadkowe, trend wzrostowy (raczej stały bezwzglednie), okresowość r=3

---

Sheet 2: obliczenia

czas	t	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Szereg czasowy [1]	Sc1	256	249	251	260	245	255	247	250	253		253	250	256	256	247	255	244
Szereg czasowy [2]	Sc2	2	3	9	15	38	69	134	260	502		502	299	744	969	134	69	392
Szereg czasowy [3]	Sc3	101	95	87	83	80	72	64	61	56		56	60	51	51	64	72	46
Szereg czasowy [4]	Sc4	80	91	102	77	88	104	79	90	102		102	90	114	116	79	104	80
Szereg czasowy [5]	Sc5	5	9	10	7	4	7	10	11	6		6	9	1	3	10	7	13
Szereg czasowy [6]	Sc6	26	43	54	38	56	77	55	75	93		93	74	111	115	55	77	72
											t=10	Barbara Małyszko: właściwe dla 1 szeregu wg stałego poziomu 1	Barbara Małyszko: właściwe dla 1 szeregu wg stałego poziomu 2	Barbara Małyszko: dla 3 bo miał bezwzględne przyrosty wg stałych przyrostów bezwzględnych	Barbara Małyszko: dla 2 szeregu wg stałych przyrostów względnych	Barbara Małyszko: dla 4 szeregu wg wahań okresowych (r=3) i stałego poziomu	Barbara Małyszko: dla 5 szeregu wg wahań okresowych (r=4) i stałego poziomu	wg wahań okresowych (r=3) i trendu
				(q)								253	250	256	256,036	79	13
	t	y	y*	y-y*	(y-y*)^2		|(y-y*)/y|
	1	256
	2	249	256	-7	49		Barbara Małyszko: blad wzgledny modulowy 2,81%
	3	251	249	2	4		0,80%
	4	260	251	9	81		3,46%
	5	245	260	-15	225		6,12%
	6	255	245	10	100		3,92%
	7	247	255	-8	64		3,24%
	8	250	247	3	9		1,20%
	9	253	250	3	9		1,19%
suma	10		253	-3	541		22,74%
suma/8				Barbara Małyszko: średnie zawyżenie prognozy -0,375
	sr y=	251,25		s*2=	67,625
				s*=	Barbara Małyszko: średniu bład prognozy; usr odcylenie prognozy od realizacji jest na poziomie … zł 8,22344210169926		Barbara Małyszko: blad sredni wzgledny modulowy; usrednione odchylkenia prognoz od realizacji stanowi 2.8 % z realizacji 2,84%
				V=	Barbara Małyszko: śr błąd prognozy stanowi 3% średniej realizacji 3%
												h
	prognozy wygasłe - już były
	q= -0,4 zaleta - kierunek obciązenia, wada: może być 0 co nie oznacza ze nie ma błędu - mogą się znosić

---

Sheet 3: wykresy

czas	t	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Szereg czasowy [1]	Sc1	256	249	251	260	245	255	247	250	253
Szereg czasowy [2]	Sc2	2	3	9	15	38	69	134	260	502
Szereg czasowy [3]	Sc3	101	95	87	83	80	72	64	61	56
Szereg czasowy [4]	Sc4	80	91	102	77	88	104	79	90	102
Szereg czasowy [5]	Sc5	5	9	10	7	4	7	10	11	6
Szereg czasowy [6]	Sc6	26	43	54	38	56	77	55	75	93

---

Sheet 4: wyniki

czas	t	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Szereg czasowy [1]	Sc1	256	249	251	260	245	255	247	250	253		253	250	256	256	247	255	244
Szereg czasowy [2]	Sc2	2	3	9	15	38	69	134	260	502		502	299	744	969	134	69	392
Szereg czasowy [3]	Sc3	101	95	87	83	80	72	64	61	56		56	60	51	51	64	72	46
Szereg czasowy [4]	Sc4	80	91	102	77	88	104	79	90	102		102	90	114	116	79	104	80
Szereg czasowy [5]	Sc5	5	9	10	7	4	7	10	11	6		6	9	1	3	10	7	13
Szereg czasowy [6]	Sc6	26	43	54	38	56	77	55	75	93		93	74	111	115	56	77	72
										t=9		wg stałego poziomu 1	wg stałego poziomu 2	wg stałych przyrostów bezwzględnych	wg stałych przyrostów względnych	wg wahań sezonowych (r=3) i stałego poziomu	wg wahań sezonowych (r=4) i stałego poziomu	wg wahań sezonowych (r=3) i trendu
	t	y	y*	y-y*	(y-y*)^2		|(y-y*)/y|
	1	256
	2	249	256	-7	49		0,028112449799197
	3	251	249	2	4		0,00796812749004
	4	260	251	9	81		0,034615384615385
	5	245	260	-15	225		0,061224489795918
	6	255	245	10	100		0,03921568627451
	7	247	255	-8	64		0,032388663967611
	8	250	247	3	9		0,012
	9	253	250	3	9		0,011857707509882
	10		253	-3	9
			q=	-0,38	550		23%
	sr y=	251,25		s*2=	68,75	Y=	2,8%
				s*=	8,2915619758885
		V*=	3,3%	V=	3,3%

---

Sheet 5: Arkusz1

t	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Sc1	256	249	251	260	245	255	247	250	253
t	yt	yt*	y-y*	(y-y*)^2	(yt-yt*)/yt	m
1	256
2	249	256	-7	49	-0,028112449799197	0,028112449799197
3	251	249	2	4	0,00796812749004	0,00796812749004
4	260	251	9	81	0,034615384615385	0,034615384615385
5	245	260	-15	225	-0,061224489795918	0,061224489795918
6	255	245	10	100	0,03921568627451	0,03921568627451
7	247	255	-8	64	-0,032388663967611	0,032388663967611
8	250	247	3	9	0,012	0,012
9	253	250	3	9	0,011857707509882	0,011857707509882
		253
suma	251,777777777778		-3	541		0,227382509452542
										Y=
				q=	-0,38	0,418684441615848		0%
					s*2=	67,625	Y=	2,8%
					s*=	8,22344210169926
			V*=		V=	3,3%