<<
>>

S 16.4. ПРЕДСКАЗАНИЯ И ПРОГНОЗЫ НА ОСНОВЕ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ РЕГРЕССИИ

Мы можем воспользоваться построенной моделью для нахожде­ния значения у при известном значении х. Модель строилась по зна­чениям хъ х2, ..., х„. Поэтому поиск значения у для х из интервала (хь х„) называется предсказанием, а поиск значения у для х вне интер­вала (Х|, х„) называется прогнозом.
Чем дальше расположен х от интер­вала (х,, хп), тем менее точным будет прогноз.

Пример 83. Найдем ожидаемое значение себестоимости у при выпуске продукции х = 5,5 тыс. шт.

у= 2,12-0,11*.

Тогда Я5,5) = 2,12 - 0,11X5,5 =1,515 тыс. руб.

Задача 83. Найти ожидаемое значение еженедельного объема продажу при расходах на рекламу х = 5,5 тыс. руб. в задаче 81.

Замечание. Для прогноза значений переменной у можно восполь­зоваться статистической функцией ТЕНДЕНЦИЯ (изв_знач_у; изв_знач_х; нов_знач_х; константа) мастера функций fx пакета Excel. Новзначх — это ссылка на ячейки, содержащие значения перемен­ной х, для которых ищется прогноз. Если необязательный аргумент константа = 0, то коэффициент а = 0. По известным значениям переменных х, у функция сама подбирает уравнение прямой линии и дает прогноз. Функцию ТЕНДЕНЦИЯ можно использовать и в случае множественной линейной регрессии. Для парной линейной регрессии можно воспользоваться и статистической функцией ПРЕДСКАЗ {х; изв_знач_у; изв_знач_х), где х — это значение пере­менной х, для которого ищется прогноз.

§ 16.5. ОСНОВНЫЕ ПРЕДПОСЫЛКИ МОДЕЛИ ПАРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ

<< | >>
Источник: Просветов Г. И.. ЦЕННЫЕ БУМАГИ: ЗАДАЧИ И РЕШЕНИЯ: Учебно-практи­ческое пособие. 2-е изд., доп. — М.: Издательство «Альфа- Пресс», - 224 с.. 2008

Еще по теме S 16.4. ПРЕДСКАЗАНИЯ И ПРОГНОЗЫ НА ОСНОВЕ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ РЕГРЕССИИ:

  1. § 16.7.2. Испытание гипотезы для оценки линейности связи на основе показателя наклона линейной регрессии
  2. § 16.1. ПРОСТАЯ МОДЕЛЬ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
  3. 1.1.Модель парной линейной регрессии
  4. 2.1. Модель парной линейной регрессии
  5. Глава 16. ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
  6. Отчет и прогноз основных социально-экономических показателей России на основе расчета прогноза социально-экономического развития до 2007 г. (в %)
  7. 4.5. Сравнение линейной и логарифмической моделей
  8. 10.1. Линейная вероятностная модель
  9. 5.3. Множественная регрессия в нелинейных моделях
  10. Модели линейного программирования
  11. ЛИНЕЙНАЯ И ЦИКЛИЧЕСКАЯ МОДЕЛИ В ПОЛИТИЧЕСКОМ ПРОГНОЗИРОВАНИИ
  12. 2. Научные основы прогнозирования. Прогнозы и циклы
  13. § 16.7.1. Испытание гипотезы для оценки линейности связи на основе оценки коэффициента корреляции в генеральной совокупности
  14. В основе построения модели банка на основе портфельных огра-ничений баланса лежат следующие принципы:
  15. Универсальная модель на информационной основе
  16. 11.Модели оценки акций и облигаций на основе их доходности.
  17. Обслуживание клиентов на основе модели ценности
  18. 13.1. ОСНОВЫ ЦЕНОВОЙ МОДЕЛИ РЫНКА КАПИТАЛА
  19. Модель бизнеса на основе расширения: Virgin