L - период упреждения прогноза (срок экстраполяции).
Прогнозирование по среднему коэффициенту роста K
Применяется, если общая тенденция характеризуется экспотенциальной
Кривой. В этом случае экстраполируемый уровень определяется по
формуле:
l
n l n yˆ = y ⋅ (K) + .
Прогнозирование на основе аналитического выравнивания
Является наиболее распространенным методом прогнозирования. Для
Получения прогноза используется аналитическое выражение тренда. Чтобы
Получить прогноз, достаточно в модели продолжить значение условного
показателя времени ti до n l t + .
Интервальные прогнозы имеют значительные преимущества перед
точечными – они учитывают вероятность свершения прогноза.
Величина доверительного интервала определяется в общем виде так:
n l yi yi y t ˆ ˆ + − ± ⋅σ α ,
где α t - коэффициент доверия по распределению Стьюдента;
yi − yˆi σ - средняя квадратическая ошибка тренда, рассчитываемая по
формуле:
N m
Y y
n
i
I i
yi yi −
−
=
Σ=
−
ˆ
( ˆ )
δ ;
n – число уровней исходного ряда,
m – число параметров трендового уравнения.
Коэффициент доверия α t выбирается по таблице распределения
Стьюдента
Таким образом, при использовании интервального прогноза:
− ⋅ ≤ n+l yi−yi y t ˆ ˆ δ α ≤ n+l yˆ n l yi yi y t ˆ ˆ + − + ⋅δ α .
Для ряда динамики объемов выпуска продукции:
l = 2 ; yˆ = 235,0 + 6,5t ; ˆ 111 10,5 = = yi−yi δ ;
ф y12 =280; t = +8 ; ˆ 235,0 6,5 8 287 02 y = + ⋅ = млн. руб.
T ;
Интервальный прогноз: 287 ± 2,0⋅10,5 = 287 ± 21,0 .
С вероятностью в 95% следует, что 266 ˆ 308 14 ≤ y ≤ .
Статистическое изучение взаимосвязей социально-
Экономических явлений
Понятие статистической и корреляционной связи
Одной из важнейших задач статистики является изучение
Объективно существующих связей между явлениями. При исследовании
Таких связей выясняются причинно-следственные отношения между
Явлениями, а это, в свою очередь, позволяет выявить факторы,
Оказывающие основное влияние на вариацию изучаемых явлений и
Процессов. Причинно-следственные отношения представляют собой
такую связь явлений, при которой изменение одного из них – причины,
ведёт к изменению другого – следствия. Причинно-следственная форма
Связи определяет все другие формы, носит всеобщий и многообразный
Характер.
Для описания причинно-следственной связи между явлениями и
Процессами используется деление статистических признаков,
Отражающих отдельные стороны взаимосвязанных явлений, на
Факторные и результативные. Факторными считаются признаки,
Обуславливающие изменение других, связанных с ними признаков,
Являющихся причинами и условиями таких изменений. Результативными
Являются признаки, изменяющимися под воздействием факторных.
Формы проявления существующих взаимосвязей весьма
Разнообразны. В качестве самых общих их видов выделяют
Функциональную и статистическую связи.
Функциональной называют такую связь, при которой
определённому значению факторного признака соответствует одно и
Только одно значение результативного. Такая связь возможна при
Условии, что на поведение одного признака (результативного) влияет
Только второй признак (факторный) и никакие другие.
Такие связи являются абстракциями, в реальной жизни они
Встречаются редко, но находят широкое применение в точных науках и в
первую очередь, в математике. Например: зависимость площади круга от
радиуса: S=π ⋅ r 2
Функциональная связь проявляется во всех случаях наблюдения и для
Каждой конкретной единицы изучаемой совокупности.
В массовых явлениях проявляются статистические связи, при
которых строго определённому значению факторного признака ставится
В соответствие множество значений результативного. Такие связи
Имеют место, если на результативный признак действуют несколько
Факторных, а для описания связи используется один или несколько
определяющих (учтённых) факторов.
Строгое различие между функциональной и статистической связью