Ko nozīmē vienādojums uz tendences līnijas

Paātrinājumi perioda pirmajā pusē ir negatīvi un palielinās; perioda otrajā pusē paātrinājums ir pozitīvs un samazinās robežās līdz nullei.

• Ieguldīt tirgotāju vadošo bināro opciju tirdzniecības platformu
• Investīciju platformas 2020. gads
• Kā veidot tendenču līniju programmā Excel.
• Tendences līknes opcijas sistēmā Office - Office atbalsts
• Mazāk Šajā tēmā ir aprakstītas dažādas tendences līknes opcijas, kas ir pieejamas sistēmā Office.
• Tendences vai mainīgu vidējo vērtību līknes pievienošana diagrammai - Office atbalsts
• Elementārās tehnoloģijas iespēju tirdzniecībai

Loģistikas tendences grafisks attēlojums parādīts attēlā. Tendence ir modelis, kas raksturo rādītāja pieaugumu vai kritumu laika gaitā.

Ja diagrammā attēlojat jebkuru laika rindu statistikas datus, kas ir mainīgā rādītāja fiksēto vērtību saraksts laika gaitābieži tiek izcelts noteikts leņķis - līkne vai nu pakāpeniski palielinās, vai samazinās, šādos gadījumos ir ierasts teikt, ka virknei dinamiku ir tendence lai pieaugums vai kritums. Tendence kā modelis Ja jūs izveidojat modeli, kas apraksta šo parādību, tad jūs saņemat diezgan vienkāršu un ļoti ērtu prognožu rīku, kas neprasa sarežģītus aprēķinus vai laiku, kas pavadīts ietekmējošo faktoru nozīmīguma vai atbilstības pārbaudei.

Kāda tad ir modeļa tendence? Šis ir vienādojuma aprēķināto koeficientu kopums, kas izsaka indikatora Y regresijas atkarību no laika t izmaiņām.

Kā veidot tendenču līniju programmā Excel. Izveidot tendenču līnijas programmā Excel

Tas ir, šī ir tieši tāda pati regresija kā tās, kuras mēs uzskatījām iepriekš, tikai laika rādītājs šeit ir ietekmējošais faktors. Aprēķinos t parasti nozīmē nevis gadu, mēnesi vai nedēļu, bet gan perioda kārtas numuru pētītajā statistiskajā populācijā - dinamiskās rindas.

Piemēram, ja laika rindas tiek pētītas vairāku gadu garumā un dati tika reģistrēti katru mēnesi, tad mēnešu skaitīšanas nulles numerācijas izmantošana no 1 līdz 12 un atkal no sākuma ir būtībā nepareiza. Nepareizi ir arī tas, ja sērijas izpēte sākas, piemēram, no marta, lai kā t vērtību izmantotu 3 gada trešais mēnesisja šī ir pirmā vērtība pētītajā populācijā, tad tās kārtas skaitam jābūt 1.

Lineārās tendences modelis Tāpat kā jebkura cita regresija, tendence var būt vai nu lineāra ietekmējošā faktora pakāpe t ir vienāda ar 1vai nelineāra pakāpe ir lielāka vai mazāka par vienu. Tā kā lineārā regresija ir vienkāršākā, kaut arī ne vienmēr ir visprecīzākā, mēs sīkāk apsvērsim šāda veida tendences.

Power Trendline, izmantojot šādu vienādojumu, lai aprēķinātu mazāko kvadrātu atbilstību punktos: kur c un b ir konstantes. Eksponenciālā Eksponenciāla tendences līkne, izmantojot šādu vienādojumu, lai aprēķinātu mazāko kvadrātu atbilstību punktos: kur c un b ir konstantes, bet e ir naturālā logaritma bāze.

Jo izteiktāka ir indikatora pieauguma tendence vai tā kritums, jo lielāks koeficients a 1. Attiecīgi tiek pieņemts, ka konstante a 0 kopā ar nejaušo komponentu Ɛ bez laika atspoguļo arī citas regresijas ietekmes, tas ir, visus citus iespējamos ietekmējošos faktorus.

Modeļa koeficientus var aprēķināt, izmantojot mazāko kvadrātu standarta metodi OLS. Microsoft Excel ar visiem šiem aprēķiniem tiek galā pati par sevi, turklāt, lai iegūtu lineāru tendenču modeli vai gatavu prognozi, ir pat piecas metodes, kuras mēs tālāk analizēsim atsevišķi.

Grafisks veids, kā iegūt lineāru tendenci Šajā un visos turpmākajos piemēros mēs izmantosim tās pašas laika rindas - IKP līmeni, kas tiek aprēķināts un reģistrēts katru gadu; mūsu gadījumā pētījums notiks laika posmā no Sākotnējiem datiem pievienosim vēl vienu kolonnu, kuru sauksim par t un ar augšupejošiem skaitļiem atzīmēsim visu reģistrēto IKP vērtību kārtas numurus norādītajā laika posmā no Excel pievienos tukšu lauku - nākotnes diagrammas marķējums, atlasīs šo diagrammu un aktivizēs parādīto cilni izvēlnes joslā - Konstruktorsmeklē pogu Atlasiet datus, atvērtajā logā nospiediet pogu Pievienot Uznirstošajā logā tiks piedāvāts atlasīt datus diagrammas izveidošanai.

Kā lauka vērtība Sērijas nosaukums atlasiet šūnu, kurā ir teksts, kas vislabāk atbilst diagrammas nosaukumam. Laukā X vērtības mēs norādām šūnu intervālu kolonnā t - ietekmējošais faktors.

Aizpildot norādītos laukus, vairākas reizes nospiediet pogu Labi un iegūstiet gatavu dinamikas grafiku. Ja jūs interesē grafikā attēlot prognozi, lai vizuāli novērtētu pētāmā rādītāja atstarpi, laukā norādiet Prognoze uz priekšu interešu periodu skaits.

Patiesībā tas viss attiecas uz šo metodi, protams, jūs varat pievienot, ka parādītais lineārās tendences vienādojums ir tieši pats modelis, kuru var izmantot kā formulu, lai iegūtu modeļa aprēķinātās vērtības un attiecīgi precīzas prognozes vērtības grafikā attēlotā prognoze, var novērtēt tikai aptuveniko mēs izdarījām rakstam pievienotajā piemērā. Norādiet statistikas parametru aprēķināšanas nepieciešamību, proti koeficientu standarta kļūdas opciju tirdzniecības apmācības kursi, determinisma koeficients, Y standarta kļūda, Fišera kritērijs, brīvības pakāpes utt.

Vienkāršotas modelēšanas gadījumā, kuru mēs cenšamies iemācīties, šajā formulas rakstīšanas posmā mēs ievietojam "FALSE" vai "0" un pēc beigu iekavām pievienojam " " lai "atdzīvinātu" formulu, tas ko nozīmē vienādojums uz tendences līnijas, lai tā darbotos pēc visu nepieciešamo parametru izrakstīšanas, nepietiek nospiest pogu Enter, secīgi jāuztur trīs taustiņi: Ctrl, Shift, Enter Kā redzat iepriekš redzamajā ekrānuzņēmumā, šūnas, kuras mēs iezīmējām formulai, šūnā tiek aizpildītas ar lineārās tendences regresijas koeficientu aprēķinātajām vērtībām B38 atrast koeficientu a 0un kamerā A38 - atkarības koeficients no parametra t vai xt.

Novērtējiet tendenču vienādojuma nozīmi. Analītiskā laika rindu izlīdzināšana

Lai salīdzinātu iegūto modeli ar reāliem datiem, varat izveidot divus grafikus, kur kā X norāda perioda kārtas numuru un kā Y vienā gadījumā - reālo IKP, bet otrā - aprēķina ekrānuzņēmumā diagramma labajā pusē. Lineāras tendences veidošana, izmantojot Ko nozīmē vienādojums uz tendences līnijas Suite rīku Regresija Rakstā faktiski pilnībā aprakstīta šī metode, vienīgā atšķirība ir tā, ka mūsu sākotnējos datos ir tikai viens ietekmējošs faktors X perioda numurs - t.

Kā redzams attēlā iepriekš, datu diapazons ar zināmām IKP vērtībām izcelts kā ievades intervāls Y, un atbilstošās diapazons ar punktu skaitu t - kā ievades intervāls X Analīzes paketes aprēķinu rezultāti tiek novietoti uz atsevišķas lapas un izskatās kā tabulu kopa skat.

Attēlu zemākkurā mēs esam ieinteresēti šūnās, kuras es krāsoju dzeltenā un zaļā krāsā. Prognozēšana ar lineāru tendenci, izmantojot funkciju TREND Šī metode atšķiras no iepriekšējām ar to, ka tā izlaiž iepriekš nepieciešamos modeļa parametru aprēķināšanas posmus un iegūto koeficientu manuālu aizstāšanu kā formulu šūnā, lai iegūtu prognozi, šī funkcija vienkārši rada gatavu paredzamo vērtību, pamatojoties uz zināmiem sākotnējiem datiem.

Tendences vai mainīgu vidējo vērtību līknes pievienošana diagrammai

Šīs metodes trūkums ir tas, ka tajā netiek parādīts ne modeļa vienādojums, ne tās koeficienti, tāpēc nevar teikt, ka, pamatojoties uz tādu un tādu modeli, mēs esam saņēmuši tādu un tādu prognozi, tāpat kā nav atspoguļoti modeļa kvalitātes parametritas pats noteikšanas koeficients, pēc kura būtu iespējams pateikt, vai ir jēga ņemt vērā iegūto prognozi vai nē.

Iegūtie rezultāti, tāpat kā iepriekš aprakstītajā ko nozīmē vienādojums uz tendences līnijas, ir tikai gatavs rezultāts prognozētās vērtības aprēķināšanai, izmantojot lineārās tendences modeli, tas nedod nekādas kļūdas vai pašu modeli matemātiskā izteiksmē.

Apkopojot rakstu Mēs varam teikt, ka katra no metodēm var būt vispieņemamākā citu vidū, atkarībā no pašreizējā mērķa, ko mēs sev izvirzījām. Pirmās trīs metodes pārklājas gan jēgas, ko nozīmē vienādojums uz tendences līnijas rezultāta dēļ un ir piemērotas jebkuram vairāk vai mazāk nopietnam darbam, kur nepieciešams modeļa apraksts un tā kvalitāte.

Savukārt pēdējās divas metodes ir identiskas viena otrai un sniegs jums atbildi pēc iespējas ātrāk, piemēram, uz jautājumu: "Kāda ir pārdošanas prognoze nākamajam gadam? Šajā amatā mēs parādīsim, kā izmantot šos modeļus un citas statistikas metodes, lai analizētu secīgos laika intervālos savāktos datus.

Pamatojoties uz katra scenārijā minētā uzņēmuma specifiku, mēs apsvērsim trīs alternatīvas pieejas laika rindu analīzei.

Tendences līknes opcijas sistēmā Office

Materiāls tiks ilustrēts ar transversālu piemēru: prognozējot trīs uzņēmumu ienākumus Iedomājieties, ka esat liela finanšu uzņēmuma analītiķis. Lai novērtētu klientu ieguldījumu perspektīvas, jums jāparedz trīs uzņēmumu ienākumi.

Izmantojot to, jūs varat vizuāli saprast, kāda veida dinamikai ir dati, no kuras veidota diagramma.

Lai to izdarītu, jūs savācāt datus par trim jūs interesējošiem uzņēmumiem - Eastman Kodak, Cabot Corporation un Wal-Mart. Tā kā uzņēmumi atšķiras pēc uzņēmējdarbības veida, katrai laika rindai ir savas unikālās īpašības.

Tāpēc prognozēšanai jāizmanto dažādi modeļi. Kā izvēlēties labāko prognozēšanas modeli katram uzņēmumam?