 |
Процедуры управления проектом по традиционной методологии
|
|
|
|
Последовательность процедур управления проектом:
· Определение среды проекта.
· Формулирование проекта.
· Планирование проекта.
· Техническое выполнение проекта (за исключением планирования и контроля).
· Контроль над выполнением проекта.
Понятие и область применения экстраполяции
Экстраполяция представляет собой метод прогнозирования, основанный на определении неизвестных значений путем продолжения функций за границы области, представленной известными значениями. Если сказать проще, то это распространение выводов, полученных в ходе наблюдений над одной из частей явления, на другую его часть.
К методам экстраполяции относятся методы скользящих средних, экспоненциального сглаживания и наименьших квадратов. Если проводить её в будущее – она будет называться перспективной, а если в прошлое – ретроспективной. Применение экстраполяции основано на двух основных предпосылках:
- дальнейшее развитие исследуемого явления описывается плавной кривой;
- общая тенденция развития того или иного явления в настоящем или прошлом не должна претерпевать значительных изменений в обозримом будущем.
Применение экстраполяции целесообразно в начальной стадии построения точных окончательных прогнозов. Механическое использование этого метода способно привести к серьезным погрешностям, что может стать причиной неправильных выводов и неточных исследований. Для того чтобы результаты прогнозирования были максимально точными, следует учитывать все возможные гипотезы, предпосылки и условия.
Экстраполяция нашла применение в маркетинге. Здесь этот метод используется для распространения выявленных закономерностей на будущее и позволяет провести предельно точные исследования. Обосновано применение этой методики и в статистике. Методы экстраполяции во времени используются для перспективных расчетов численности населения в определенный момент будущего. Экстраполяция в пространстве используются для распространения неких выборочных данных на другую часть совокупности.
|
|
|
32. Особенности временного ряда
Временно́й ряд (или ряд динамики) — собранный в разные моменты времени статистический материал о значении каких-либо параметров (в простейшем случае одного) исследуемого процесса. Каждая единица статистического материала называется измерением или отсчётом, также допустимо называть его уровнем на указанный с ним момент времени. Во временном ряде для каждого отсчёта должно быть указано время измерения или номер измерения по порядку. Временной ряд существенно отличается от простой выборки данных, так как при анализе учитывается взаимосвязь измерений со временем, а не только статистическое разнообразие и статистические характеристики выборки [1].
Анализ временных рядов [
Ана́лиз временны́х рядо́в — совокупность математико - статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов и для их прогнозирования. Сюда относятся, в частности, методы регрессионного анализа. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое является источником анализируемого временного ряда. Прогноз будущих значений временного ряда используется для эффективного принятия решений.
Пример временного ряда
Временные ряды состоят из двух элементов:
· периода времени, за который или по состоянию на который приводятся числовые значения;
· числовых значений того или иного показателя, называемых уровнями ряда.
Временные ряды классифицируются по следующим признакам:
|
|
|
· по форме представления уровней:
· ряды абсолютных показателей;
· относительных показателей;
· средних величин.
· по количеству показателей, для которых определяются уровни в каждый момент времени: одномерные и многомерные временные ряды;
· по характеру временного параметра: моментные и интервальные временные ряды. В моментных временных рядах уровни характеризуют значения показателя по состоянию на определенные моменты времени. В интервальных рядах уровни характеризуют значение показателя за определенные периоды времени. Важная особенность интервальных временных рядов абсолютных величин заключается в возможности суммирования их уровней. Отдельные же уровни моментного ряда абсолютных величин содержат элементы повторного счета. Это делает бессмысленным суммирование уровней моментных рядов;
· по расстоянию между датами и интервалами времени выделяют равноотстоящие — когда даты регистрации или окончания периодов следуют друг за другом с равными интервалами и неполные (неравноотстоящие) — когда принцип равных интервалов не соблюдается;
· по наличию пропущенных значений: полные и неполные временные ряды;
· временные ряды бывают детерминированными и случайными: первые получают на основе значений некоторой неслучайной функции (ряд последовательных данных о количестве дней в месяцах); вторые есть результат реализации некоторой случайной величины.
· в зависимости от наличия основной тенденции выделяют стационарные ряды, в которых среднее значение и дисперсия постоянны, и нестационарные, содержащие основную тенденцию развития [1].
Методика прогнозирования
Прогнозные оценки с помощью методов экстраполяции рассчитываются в несколько этапов:
· проверка базовой линии прогноза;
· выявление закономерностей прошлого развития явления;
· оценка степени достоверности выявленной закономерности развития явления в прошлом (подбор трендовой функции);
· экстраполяция — перенос выявленных закономерностей на некоторый период будущего;
· корректировка полученного прогноза с учётом результатов содержательного анализа текущего состояния.
Для получения объективного прогноза развития изучаемого явления данные базовой линии должны соответствовать следующим требованиям:
|
|
|
· шаг по времени для всей базовой линии должен быть одинаков;
· наблюдения фиксируются в один и тот же момент каждого временного отрезка (например, на полдень каждого дня, первого числа каждого месяца);
· базовая линия должна быть полной, то есть пропуск данных не допускается.
Если в наблюдениях отсутствуют результаты за незначительный отрезок времени, то для обеспечения полноты базовой линии необходимо их восполнить приблизительными данными, например, использовать среднее значение соседних отрезков.
Корректировка полученного прогноза выполняется для уточнения полученных долгосрочных прогнозов с учётом влияния сезонности или скачкообразности развития изучаемого явления.
Лекция последняя все кратко есть, не буду переписывать. Там все понятно
36. подбор статистической модели
|
|
|
