Курсовая работа: Решение задач прогнозирования с помощью статистического пакета SPSS
Для аналитического выравнивания и построения тренда будем использовать следующие функции:
1. Линейнаяy(t) = a + b*t;
2. Логарифмическая y ( t ) = a * tb ;
3. Экспоненциальнаяy(t)=e a + b*t ;
4. Квадратичнаяy(t) = a + b1*t+b2*t2 ;
5. Кубическаяy(t) = a + b1*t+b2*t2 +b3*t3 ;
гдеy (t) – расчетные значения моделируемого показателя;
t – время;
a, b1, b2, b3 – параметры модели.
Для проведения анализа ряда необходимо ввести исходные данные. Для этого после запуска программы SPSS нужно:
1. Определить переменные;
2. Определить данные.
Для ввода, редактирования и хранения данных используется лист данных. для определения, редактирования и хранения переменных используется лист переменных. Для перехода в редактор переменных необходимо перейти на закладку «Обзор переменных». Таблица вида переменных представляет собой электронную таблицу, в которой по строкам находятся переменные, а по графам – характеристики этих переменных (рис. 1). Для переменных можно задать такие характеристики как Имя, Тип, Ширина столбца, Десятичные разряды, выравнивание и т.д.
Рисунок 1
В нашем примере нам понадобятся две переменные Y и t.
После определения переменных необходимо ввести данные. Для этого нужно перейти на лист ввода данных и ввести статистические данные подлежащие анализу. В таблице данных объекты располагаются по строкам а признаки по столбцам (рис. 2).
Рисунок 2.
Для построения указанных моделей, необходимо выбрать в главном меню программы опцию Анализ, затем подпункты Регрессия®Оценка кривой. В результате появится диалоговое окно «Оценка кривой» (Рис. 3).
Рисунок 3.
В появившемся окне необходимо выполнить следующие настройки:
1. Указать зависимую переменную Y. Для этого нужно перенести имя переменной в поле «Зависимая (ые)».
2. Указать независимый параметр в поле «Независимый».
3. На панели «Модели» установить флажки рядом с названиями нужных моделей: линейная, экспоненциальная, логарифмическая, кубическая и квадратичная.
4. Для визуального оценивания полученных моделей необходимо установить флажок «Привести график моделей».
В результате в программе просмотра результатов будет сформирована страница результатов «Подгонка параметра» (см. Приложение). Страница результатов содержит названия построенных моделей их характеристики, параметры моделей, а также показатели необходимые для оценки моделей, такие как значение F-критерия Фишера, среднеквадратическое отклонение и коэффициент детерминации.