 |
26 Выделение сезонной составляющей
|
|
|
|
26 Выделение сезонной составляющей
Оценку сезонной компоненты можно найти как частное от деления фактических уровней ряда на центрированные скользящие средние.
Для началанеобходимо найти средние за период (квартал, месяц) оценки сезонной компоненты Si. В моделях сезонной компоненты обычно предполагается что сезонные взаимодействия за период взаимопоглощаются.
В мультипликативной модели взаимопоглощаемость сезонных воздействий выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по всем кварталам должна быть равна числу периодов в цикле.
Выравнивание исходных уровней с помощью скользящей средней: а) Суммируются уровни ряда последовательно за каждый период времени за каждые 4 квартала со сдвигом на 1 момент времени и определяются условные годовые объемы потребления б) Разделим полученные суммы на 4, получим скользящие средние. Полученные выравненные значения не содержат сезонной компоненты. в) Приводим эти значения в соответствие с фактическими моментами времени для чего найдем среднее значение из 2-х скользящих средних – центрированные скользящие средние.
27. коэффициент корреляции.
Для определения степени линейной связи рассчитывается коэфф-т корреляции.
, -1 
1.
Для определения нелинейной связи определяется индекс корреляции
, 0 
1
Коэффициент детерминации: R2= 
2-для лин. связи. R2= 
2-для нелин. связи.
Показывает на сколько % изменения показателя у от своего среднего значения зависит от изменения фактора х от своего среднего значения. Чем ближе значение R² к 1, тем точнее модель.
Из всех полученных уравнений регрессии, лучшей является та, у которой коэф-т детерминации больший.
|
|
|
Если исследуется несколько факторов (больше2) то в этом случае рассчитывается множественный коэфф-т корреляции. RY, X1, X2.. XN-множественный коэфф-т корреляции.
При анализе влияния нескольких факторов друг на друга определяется корреляционная матрица, которая состоит из всех возможных парных линейных коэфф-тов корреляции.
Корреляционная матрица:
|
|
|
