|
|
|||||
|
9 |
65 |
6 |
8 |
14 |
21 |
|
10 |
62 |
-3 |
-9 |
-17 |
-31 |
Затем находим дисперсии исходного ряда (k=0) по формуле (40), и для разностных рядов (k=1,2,3,4) по формуле (41). После этого вычисляем отклонение каждой последующей дисперсии от предыдущей по формуле (42). Значения этих величин приведены в таблице 3.
Таблица 3
Значения дисперсий и отклонений для исходного ряда и приростов.
k
0
54,0444
1
7,72222
46,3222
2
5,85417
1,86806
3
6,11429
0,26012
4
6,22143
0,10714
Как можно видеть, разности дисперсий уменьшаются с увеличением k и при k=3 достигают приемлемых величин, следовательно, ряд можно аппроксимировать функцией степени k-1=2.
Однако следует исследовать данный временной ряд также методом характеристик прироста, т.к. этот метод, являясь более универсальным, может наложить более строгое условие на степень полиномиальной кривой.
Вначале требуется произвести сглаживание исходного временного ряда простой скользящей средней. В литературе [1], рекомендуется использовать интервал сглаживания m=3. Значения сглаженного временного ряда рассчитываются по формулам (43) и (44). Далее вычисляются первые и вторые средние приросты по формулам (45), (46). Соответствующие значения временного ряда и приростов приведены в таблице 4.
Таблица 4
Значения исходного и сглаженного рядов, а также приросты для сглаженного ряда.
t
yt
yt (cглаженная m=3)
1
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15
При использовании материалов активная ссылка на источник обязательна.