Excel parancsfájlok felhasználása a statisztikai elemzésekben Írta ...

Prognózis m periódusra előre:
F t+m =StD t-L+m
A negyedik módszer: szezonalitás nincs, trend additív (Holt módszere):
S t = αX t +(1- α)(S
t-1+A t-1)
A t = β(St -S t-1) + (1- β)A
t-1
Előrejelzés m periódusra előre:
F t+m =S t +mA t
Látható, hogy az eljárás azonos Holt módszerével, aki az additív trendet (At) bt -vel jelölte és a ß paramétert
γ-val jelölte.
Holt, lineáris kétparaméteres módszere két reakcióparamétert [α és γ] alkalmaz, additív lineáris trendet a
megfigyelési időszakra:
S t = αX
t +(1- α)(
St-1+ bt-1)
bt= γ( St- St-1)+(1- γ)
bt-1
Ft+m
= St+ btm
b meghatározására a lehetőségek:
A 1
b
b
1
1
= x
2
( x
=
− x
2
1
− x ) + ( x
1
3
− x
3
2
) + ( x
4
− x
Az ötödik módszer: szezonalitás additív, trend additív:
S t = α(Xt - C t-L) + (1- α)(S
t-1+ A t-1)
A t = β(St -S t-1) + (1- β)A
t-1
C =δ ( X -S ) + (1 −δ)C
t t t
t-L
A prognózis m periódusra előre:
F t+m =S t +mA t +C t-L+m
3
)
A hatodik módszer: szezonalitás multiplikatív, trend additív (Winters módszere):
Xt
St
=α + ( 1−α) ( St−1+ bt−1)
It−L
b = γ(
S − S ) + (1 − γ ) bt−1
I
t t t−1 X t
t =β + (1 −β )I t−L St
F t+ m= ( St+ btm)It− L+ m
ahol b, a trend, I a szezonalitást kiigazító faktor.
A becslés a táblázat alapján:
S t = α(X t/D t-L) + (1- α)(S
t-1 + A t-1)
A t = β(St -S t-1) + (1- β)A
t-1
D t = θ(X t/S t) + (1- θ)D
t-L
94