- •Содержание
- •Задание
- •1. 1. Равновеликий интервал
- •1.2. Средние статистические показатели
- •1.2.1 Средняя арифметическая
- •Структурные средние
- •2.3.1 Мода (Мо)
- •Медиана (Ме)
- •Размах вариации
- •С реднее линейное отклонение взвешенное
- •2.4.3 Дисперсия
- •Показатели вариации
- •2.4.4 Среднее квадратическое отклонение
- •2.4.5 Коэффициент осцилляции
- •2.4.6 Относительное линейное отклонение
- •Коэффициент вариации
- •2.4.8 Коэффициент ритмичности
- •Показатель ассиметрии
- •Квартили
- •3 Задание
- •3.1 Графики
- •3.2 Показатели динамики
- •3.3 Средние показатели динамики
- •3.3.1 Средние уровни ряда
- •3.3.2 Средние показатели изменения уровней ряда
- •3. 4 Основные тенденции развития
- •3.4.1 Первый – 3 года по месяцам
- •3.4.2 Второй – 2 года по месяцам
- •3.4.3 Третий – 1 год по месяцам
- •4 Индексы сезонности
3.4.2 Второй – 2 года по месяцам
2-й метод – сглаживание скользящей средней.
Скользящая средняя - это такая динамическая средняя, которая последовательно рассчитывается при передвижении на один интервал при заданной продолжительности периода.
Построим таблицу 4 для проведения сглаживания колеблемости в рядах динамики с помощью двенадцатичленных скользящих (формулы 36, 37).
Таблица 4 – Сглаживание ряда динамики методом скользящей средней
№ п/п |
Месяцы |
Реализация продукции, тыс.тонн, yί |
Скользящие средние, y c |
Сглаженные уровни с центрированием, yc |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
2005 год |
||||
1 |
Январь |
18 |
- |
- |
2 |
Февраль |
49 |
47,6 |
47,4 |
3 |
Март |
28 |
47,2 |
45,9 |
4 |
Апрель |
30 |
44,6 |
44,8 |
5 |
Май |
56 |
44,9 |
44,5 |
6 |
Июнь |
25 |
44,0 |
42,8 |
7 |
Июль |
14 |
41,6 |
41,1 |
8 |
Август |
16 |
40,5 |
40,2 |
9 |
Сентябрь |
52 |
39,8 |
39,5 |
10 |
Октябрь |
64 |
39,2 |
38,0 |
11 |
Ноябрь |
103 |
36,8 |
35,4 |
12 |
Декабрь |
116 |
34,0 |
31,8 |
2006 год |
||||
1 |
Январь |
13 |
29,5 |
27,0 |
2 |
Февраль |
18 |
24,4 |
- |
3 |
Март |
32 |
- |
- |
4 |
Апрель |
19 |
- |
- |
5 |
Май |
27 |
- |
- |
6 |
Июнь |
12 |
- |
- |
7 |
Июль |
6 |
- |
- |
8 |
Август |
8 |
- |
- |
9 |
Сентябрь |
23 |
- |
- |
10 |
Октябрь |
31 |
- |
- |
11 |
Ноябрь |
49 |
- |
- |
12 |
Декабрь |
55 |
- |
- |
y1 + y2 + …+ y11 + y12
y1
= (36)
12
y2 + y3 + …+ y12 + y13
y1 = (37)
12
и т. д. с последующим центрированием полученных данных, т.е. определять среднюю из найденных средних.
На графике отобразим основную тенденцию реализации продукции промышленным предприятием А (рисунок 4).
Рисунок 4 - Реализация колбасных изделий промышленным
предприятием А за 2005-2006 годы.
3.4.3 Третий – 1 год по месяцам
Важнейшим способом количественного выражения общей тенденции изменения уровней динамического ряда является аналитическое выравнивание ряда динамики, которое позволяет получить описание плавной линии развития ряда. При этом эмпирические уровни заменяются уровнями, которые рассчитываются на основе определенной кривой, где уравнение рассматривается как функция времени.
Вид уравнения зависит от конкретного характера динамики развития. Его можно определить как теоретически, так и практически. Теоретический анализ основывается на рассчитанных показателях динамики. Практический анализ - на исследовании линейной диаграммы.
Проведем аналитическое выравнивание ряда (2007 год), используя прямолинейную функцию, которая рассчитывается по формуле 36:
yt = a0 + a1 * t, (36)
где yt - расчетные показатели ряда динамики;
a0,a1- параметры функции (формулы 37 и 38 соответственно):
t – время, период.
Для упрощения расчётов принимают ∑ t = 0.
При этом текущие значения времени условно обозначают следующим образом. Если ряд четный, то два срединных месяца принимаются вверх с минусом по нечёту, вниз – с плюсом по нечёту. Тогда нахождение параметров упрощается:
∑y
a0 = (37)
n
∑yt
a1 = ∑(t2) (38)
Рассмотрим порядок расчетов при выравнивании ряда динамики по прямой реализации продукции промышленным предприятием (таблица 5).
Таблица 5 – Аналитическое выравнивание ряда динамики за 2007 год
Период |
Реализация промышленной продукции, тыс. тонн (yί) |
t |
t2 |
yt |
ytί |
(ytί - yί) |
(ytί - yί)2 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
Январь |
59 |
-11 |
121 |
-649 |
48,52 |
-10,48 |
109,83 |
Февраль |
78 |
-9 |
81 |
-702 |
57,68 |
-20,32 |
412,90 |
Март |
128 |
-7 |
49 |
-896 |
66,84 |
-61,16 |
3740,50 |
Апрель |
80 |
-5 |
25 |
-400 |
76,00 |
-4 |
16,00 |
Май |
107 |
-3 |
9 |
-321 |
85,16 |
-21,84 |
476,99 |
Июнь |
48 |
-1 |
1 |
48 |
94,32 |
46,32 |
2145,54 |
Июль |
27 |
+1 |
1 |
+27 |
103,48 |
76,48 |
5849,19 |
Август |
34 |
+3 |
9 |
+102 |
112,64 |
78,64 |
6184,25 |
Сентябрь |
95 |
+5 |
25 |
+475 |
121,80 |
26,80 |
718,24 |
Октябрь |
109 |
+7 |
49 |
+763 |
130,96 |
21,96 |
482,24 |
Ноябрь |
187 |
+9 |
81 |
+1683 |
140,12 |
-46,88 |
2197,73 |
Декабрь |
235 |
+11 |
121 |
+2585 |
149,28 |
-85,72 |
7347,90 |
|
1187 |
0 |
572 |
+2619 |
1186,80 |
х |
28244,83 |
Из данных таблицы 5 следует, что
a0 = 1187 / 12 = 98, 9 тыс. тонн
a1 = 2619 / 572 = 4,58 тыс. тонн
ytί = 98,9 + 4,58 *t.
У равнение считается правильно, так как:
∑yί = ∑ ytί = 1187 тыс. тонн
Р ассчитаем стандартизированную ошибку аппроксимации по формуле 39:
Gt = √ (∑yti - yί)2 / n (39)
Gt = √ 2888244,83 / 12 = ± 48,52 тыс.тонн
Отобразим аналитическое выравнивание ряда графически на рисунке 5.
Рисунок 5 – Реализация колбасных изделий промышленным
предприятием А за 2007 год
