Метод скользящих средних
Отобразим графически наш ряд, чтобы определить аддитивную или мультипликативную модель использовать.
Проанализировав график можно сделать вывод о том ,что нам подходит аддитивная модель, т.к. количество свободного времени не увеличивается от цикла к циклу. Для того, чтобы определить период колебаний построим автокорреляционную функцию. Для этого определим коэффициент автокорреляции для каждого уровня, который рассчитывается по формуле:
По полученным данным построим таблицу
Таблица 4
r1 |
r2 |
r3 |
r4 |
r5 |
r6 |
r7 |
r8 |
r9 |
0,099 |
-0,061 |
0,311 |
0,827 |
-0,056 |
0,860 |
0,205 |
0,734 |
-0,270 |
r10 |
r11 |
r12 |
r13 |
r14 |
r15 |
r16 |
r17 |
r18 |
-0,441 |
-0,061 |
0,079 |
-0,048 |
0,249 |
0,662 |
-0,045 |
0,688 |
0,420 |
Т.к. r6 оказался самым высоким, то ряд содержит циклические колебания с периодичностью в 6 месяцев.
t |
y |
итого за 6 месяцев. |
скользящая сред. За 6 м. |
Центриров. скользящая средняя |
Оценка сезонной компоненты |
1 |
365 |
- |
- |
- |
- |
2 |
320 |
2009 |
334,8333 |
- |
- |
3 |
295 |
2035 |
339,1667 |
337 |
-42 |
4 |
310 |
2077 |
346,1667 |
342,6667 |
-32,6667 |
5 |
334 |
2092 |
348,6667 |
347,4167 |
-13,4167 |
6 |
385 |
2072 |
345,3333 |
347 |
38 |
7 |
391 |
2058 |
343 |
344,1667 |
46,83333 |
8 |
362 |
2003 |
333,8333 |
338,4167 |
23,58333 |
9 |
310 |
1982 |
330,3333 |
332,0833 |
-22,0833 |
10 |
290 |
1960 |
326,6667 |
328,5 |
-38,5 |
11 |
320 |
1960 |
326,6667 |
326,6667 |
-6,66667 |
12 |
330 |
1950 |
325 |
325,8333 |
4,166667 |
13 |
370 |
1950 |
325 |
325 |
45 |
14 |
340 |
1970 |
328,3333 |
326,6667 |
13,33333 |
15 |
310 |
1980 |
330 |
329,1667 |
-19,1667 |
16 |
280 |
2042 |
340,3333 |
335,1667 |
-55,1667 |
17 |
320 |
2097 |
349,5 |
344,9167 |
-24,9167 |
18 |
350 |
2113 |
352,1667 |
350,8333 |
-0,83333 |
19 |
380 |
2113 |
352,1667 |
352,1667 |
27,83333 |
20 |
402 |
2103 |
350,5 |
351,3333 |
50,66667 |
21 |
365 |
- |
- |
- |
- |
22 |
296 |
- |
- |
- |
- |
23 |
320 |
- |
- |
- |
- |
24 |
340 |
- |
- |
- |
- |
Полезные статьи: