ТОР 5 статей: Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы КАТЕГОРИИ:
|
Наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов позволяет «подогнать» функцию под некоторый набор численных данных или, другими словами, построить график функций по некоторой ограниченной совокупности точек. Пусть требуется определить функцию
t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7
Выбор этой функции то считается наилучшим в том случае, когда оказывается сведенным к минимуму так называемое стандартное отклонение (т.е. квадратный корень из дисперсии, взятой с положительным знаком), определяемое формулой.
где dt – фактический спрос, наблюдаемый в t- й период (отрезок времени); n – число периодов (или наблюдений), f – число степеней свободы. Минимизация Sdt эквивалента минимизации суммы квадратов разностей (Е)
Задача прогнозирования рыночного спроса сводится к минимизации суммы квадратов разности между фактическим значением спроса в момент t и тем значением, которое принимает в данный момент прогнозирующая функция Чтобы определить вид прогнозирующей функции спроса необходимо нанести на плоскость системы координат t, значения фактического спроса dt за 12 месяцев. Следует провести между смежными точками сглаживающую линию. Если получится, что наиболее близкая линия проведенная между этими точками, есть прямая, то будем искать аналитическое выражение нашей функции Запишем сумму квадратов разностей значений функций
Исследуем эту функцию на наименьшее значение, произведя замену
Функция Е будет иметь наименьшее значение при тех ( Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:
|