141369 (691146), страница 6

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 6)

Структура использования свободного времени за 2007г

Структура использования свободного времени за 2008г.

С 2006 по 2008 год время, подводимое перед телевизором сократилось с 56,5% до 29,9%. Чтение газет, журналов, художественной литературы увеличилось на10,3%,прогулки и занятие спортом увеличилось 11,2%,встречи, визиты, игры и тд.-8,9%.

3.2. Выявление основной тенденции ряда. Аналитическое выравнивание

Аналитическое выравнивание ряда динамики имеет задачу найти плавную линию развития данного явления, характеризующую основную тенденцию ее динамики.

Проведем аналитическое выравнивание по уравнению прямой у=a+bt.

Для этого необходимо решить систему уравнений

t	Yt	t*t	y*t
1	365	1	365
2	320	4	640
3	295	9	885
4	310	16	1240
5	334	25	1670
6	385	36	2310
7	391	49	2737
8	362	64	2896
9	310	81	2790
10	290	100	2900
11	320	121	3520
12	330	144	3960
13	370	169	4810
14	340	196	4760
15	310	225	4650
16	280	256	4480
17	320	289	5440
18	350	324	6300
19	380	361	7220
20	402	400	8040
21	365	441	7665
22	296	484	6512
23	320	529	7360
24	340	576	8160
сумма	8085	4900	101310

Подставим данные в уравнение

a=328.12 b=0.69

Уравнение регрессии: =328,12+0,69t

Проведем оценку параметров на типичность по формулам:

=28,36

=5,59

Это значит уравнение регресии значимо в целом.

=7,12

=13,24

=23,24

=0,654

=0,214

=4,83

=2,36

Отвергается гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик и подтверждается их статистическая значимость и надежность.

Расчитаем среднюю и предельную ошибки.

Построим график и тренд аналитического выравнивания

3.3.Метод скользящих средних

Отобразим графически наш ряд, чтобы определить аддитивную или мультипликативную модель использовать.

Проанализировав график можно сделать вывод о том ,что нам подходит аддитивная модель, т.к. количество свободного времени не увеличивается от цикла к циклу. Для того, чтобы определить период колебаний построим автокорреляционную функцию. Для этого определим коэффициент автокорреляции для каждого уровня, который рассчитывается по формуле:

По полученным данным построим таблицу

Таблица 4

r1	r2	r3	r4	r5	r6	r7	r8	r9
0,099	-0,061	0,311	0,827	-0,056	0,860	0,205	0,734	-0,270
r10	r11	r12	r13	r14	r15	r16	r17	r18
-0,441	-0,061	0,079	-0,048	0,249	0,662	-0,045	0,688	0,420

Т.к. r6 оказался самым высоким, то ряд содержит циклические колебания с периодичностью в 6 месяцев.

Чтобы определить скользящие средние использовались следующие формулы:

Характеристики

Список файлов курсовой работы