30685

1. Dla danych 12.13,15.16,19.21 opracowano model ekstrapolacji kinkcji trendu Yt=12-2*t*et Ocen jakoś i poprawność modelu

2    Sa dane kwartalne z wahaniami sezonowymi, na ich podstawie opracowano model multipłkatywny zawierający trend Tt=10*2*1 W elekcie zastosowania modelu otrzymano prognowy na kolejny (5 rok): 42.49.52.45 Obleź wskaźnik wahań sezonowych

3    Majac dane dotyczące rocznej sprzedaży pewnego przedsiębiorstwa: 7.8.67.8.7.6 wyrównaj szereg czasowy średnia ruchoma 2 wyrazowa ważona (w1=0,6; w2=0,4), oblicz prognozy na lata

4    uznano ze do prognozowania właściwy model to ARIMA(0.1.0X2.0.0) Parametry 1112=0.7. A24=-0,2 Wyprowadź równanie na prognozę Y1

5    Wymień etapy prognozowania na podstawie modelu przyczynowo - skutkowego (ze zmiennymi objasmaiacymi)

Odnośne czwartego - z tablcy Y1-Y2=i1*(Yt-12 • Yt-13)*1i2(Yt-24-Yt-25)*eO Yl-eł=Yt^A

maiac funkcje trendu 180*1,3T+T^A2 oraz sezonowość s1=,85 s2=1.1 s3=1,3 obleź współczynnik sezonowości dla s4 a potem wyznacz prognozy dla 2004 roku (byl to model multiplłiatywny)

2    podane byty dane liczbowe i trzeba było wskazać metody, którymi moZna prognozować ten szereg

3    był krótki szereg i trzeba było wyrównać go Średnia ruchoma 3 okresowa i na 2 okresy prognozę zrobić

4    znowu szereg czasowy i podany wzór opracowany metoda ekstrapolacji trzeba okresie czy jest dobrze dopasowany do danych me trzeba było liczyć MAE an żadnych błędów tendencja w danych była wzrostowa a współczynnik kierunkowy we wzorze byt ujemny wiec dlatego Zle dopasowany byt

5    w tym zadamu trzeba było opisać model AR IMA (1.0.0X1.1.0)12. i wyznaczyć wzćr. byty podane wartota współczynników

W drugiej grnpie w pierwszym zmieni na model addytywny z tego co wiem w 3 zadaniu model browna zamiast sredmei ruchomej.

1) jle w pierwszym to m modelu mulbplfcatywnym suma wskaźników sezonowości musi być równa liczbie okresów, czy* w tym przypadku 4 bo były to dane kwartalne (s4=4-s1 -s2-s3) i liczysz prognozę dla okresów 25. 26. 27. 28 bo to byty dane kwartalne z klku lat i musisz policzyć ie już było okresów

w addytywnym podobnie tyko suma wskaźników musi być równa 0

2)    ja narysowałam wykres do tych danych i stwterdziam ze byt trend, wahana przypadkowe i cykliczne ale to zrobiam źle bo nie byto wahań cyklicznych

3)    tak samo zrobiam jak w zakładce ze Średnią ruchomą prognoza na pierwszy okres wyszła ml ze irediiej a na rkugi wykorzystałam met ode naiwną czy* równą poprzedniemu okresowi

4}juz opisałam wyżej

5) tego zadania chyba nikt całkowicie nie zrobił, ten sam model zrobiHmy na zajęciach to pewnie I wy mielicie ale wyprowadzenie równania dal do domu i nikt nie potrafił zrobić i na kolokwium tez nikt nie zrobił 1. na podstawie 17 lat wyznaczono 10nkqe Yt=1*2.5ł*0.1t^A2 obliczyć prognozy na kolejne 4 lata i byty podane wartoici rzeczywiste i ocenić spasowame modelu

2    model muldpłikatywny s1=1.3 s2=1,4 s3=0.5s4=0.7 czy sa to wskaźniki serowe czy oczyszczone dokonać ewentualnej korekty i zinterpretować oczyszczone składnio

3    ARiMA (0.1.1X2.0.0)12 rozpisać i wyznaczyć Yt^A podane i12=0,7 fi24=-0.21 ten znaczek oo jak pepsi wygląda do błędów chyba 0,5

4    Yt=0.8*1.4Yt1* 0.4Y12 podane po 5 Y11 i Yt2 wyznaczyć prognozę na 2 lata przyjmując Yt1 rośnie o 10% a Y12 średnia historyczna

5    dane z kwartalne z czterech lat w tabelce i napisać jakie metody można zastosować wychodził stały poziom