Осуществляем построение модели тренда методом наименьших квадратов на основе десезонализированных данных объема продаж. Выравнивание осуществим с помощью линейной функции: T a bt ˆ t   или t Et T  a bt  (Решение → 9805)

Заказ №38709

Осуществляем построение модели тренда методом наименьших квадратов на основе десезонализированных данных объема продаж. Выравнивание осуществим с помощью линейной функции: T a bt ˆ t   или t Et T  a bt 

Решение:

Параметры модели можно оценить методом наименьших квадратов (МНК) используя систему нормальных уравнений: 504               t t ta t b t T na tb T 2 Вспомогательные расчеты представлены в таблице 4. Система нормальных уравнений имеет вид:        66 506 481,313 11 66 62,854 a b a b Решая систему относительно неизвестных параметров, получаем: а = 0,031 b = 0,947 Линейное уравнение тренда: Т t t 0,031 0,947 ˆ   Получаем аддитивную модель:   t t j j A T S t S ˆ 0,031 0,947 ˆ ˆ ˆ      , где 1 ˆ S = -0,146 2 ˆ S = 0,500 3 ˆ S = -0,208 4 ˆ S = -0,146

Осуществляем построение модели тренда методом наименьших квадратов на основе десезонализированных данных объема продаж. Выравнивание осуществим с помощью линейной функции: T a bt ˆ t   или t Et T  a bt 

Осуществляем построение модели тренда методом наименьших квадратов на основе десезонализированных данных объема продаж. Выравнивание осуществим с помощью линейной функции: T a bt ˆ t   или t Et T  a bt 

Осуществляем построение модели тренда методом наименьших квадратов на основе десезонализированных данных объема продаж. Выравнивание осуществим с помощью линейной функции: T a bt ˆ t   или t Et T  a bt 