183815 (584812), страница 2
Текст из файла (страница 2)
, где 
Расчет относительной ошибки аппроксимации
Таблица 4.4
|
| t | Y | Предсказанное Y | | |
|
| 1 | 5 | 4,58 | 0,42 | 0,08 |
|
| 2 | 7 | 7,21 | -0,21 | 0,03 |
|
| 3 | 10 | 9,84 | 0,16 | 0,02 |
|
| 4 | 12 | 12,48 | -0,48 | 0,04 |
|
| 5 | 15 | 15,11 | -0,11 | 0,01 |
|
| 6 | 18 | 17,74 | 0,26 | 0,01 |
|
| 7 | 20 | 20,38 | -0,38 | 0,02 |
|
| 8 | 23 | 23,01 | -0,01 | 0,00 |
|
| 9 | 26 | 25,64 | 0,36 | 0,01 |
| Сумма | 45 | 136 |
| 0,00 | 0,23 |
| Среднее | 5 | 15,11 |
|
|
|
Если ошибка, вычисленная по формуле, не превосходит 15%, точность модели считается приемлемой.
5) По построенной модели осуществить прогноз спроса на следующие две недели (доверительный интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности р = 70%).
Воспользуемся функцией Excel СТЬЮДРАСПОБР. (рис. 4.10)
t = 1,12
Рис. 4.6
Для построения интервального прогноза рассчитаем доверительный интервал. Примем значение уровня значимости 
, следовательно, доверительная вероятность равна 70 %, а критерий Стьюдента при 
равен 1,12.
Ширину доверительного интервала вычислим по формуле:
, где
(находим из таблицы 4.1)
,
.
Вычисляем верхнюю и нижнюю границы прогноза (таб. 4.11).
Таблица 4.5
Таблица прогноза
| n +k | U (k) | Прогноз | Формула | Верхняя граница | Нижняя граница |
| 10 | U(1) =0.84 | 28.24 | Прогноз + U(1) | 29.сен | 27.40 |
| 11 | U(2) =1.02 | 30.87 | Прогноз - U(2) | 31.89 | 29.85 |
6) Фактические значения показателя, результаты моделирования и прогнозирования представить графически.
Преобразуем график подбора (рис. 4.5), дополнив его данными прогноза.
Рис. 4.7
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
