|
Тошкент Молия Институти «Статистика» кафедраси
|
| bet | 10/11 | | Sana | 06.12.2023 | | Hajmi | 0,79 Mb. | | #112232 |
Bog'liq 12- Mavzu. Dinamika qatorlarini qayta ishlashning statistik usullari -i-2 chi momentdagi Vaqtli qatorning kuzatuv qiymati, - i-r chi momentdagi Vaqtli qatorning kuzatuv qiymati, - hisoblangan parametr, u eng kichik kvadratlar usuli orqali baholanadi. , , ular ham u eng kichik kvadratlar usuli orqali baholanadi. δi - tasodifiy komponent, udoimiy dispersiya va kutiladigan matematik 0 ga teng. Masala. Masala. Bir yillik yil qatorini ko'rib chiqaylik(n=7) | | |
Yillar
| | | | | | | |
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
Qator
|
31
|
34
|
37
|
35
|
36
|
43
|
40
|
Yechim. 1- tartibli avtoregressiya modelini tuzish orqali Vaqtli qatorilar qiymatlarinin taqqoslash sxemasi
Yillar
|
1-tartibli avtoregressiya modeli
|
I
|
Yi bilan Yi-1 ni taqqoslash
|
1
|
31↔.......
|
2
|
34↔31
|
3
|
37 ↔34
|
4
|
35↔37
|
5
|
36↔35
|
6
|
43↔36
|
7
|
40↔43
| Regressiya modeli tahlili davomidan olingan avtoregressiya modeli imperik (fitted) deb ataladi. Regressiya modeli tahlili davomidan olingan avtoregressiya modeli imperik (fitted) deb ataladi.
p-chi tartibli imperik avtoregressiya tenglamasi
Ŷ1=a0+a1Yi-1+ a2Yi-2+.....+ arYi-p
Bu yerda Ŷ1-yil qatorining i tartibli bashorat qilingan qiymati, Yi-1- yil qatorining i-1 da kuzatilgan qiymati, Yi-2- yil qatorining i-2 da kuzatilgan qiymati, Yi-p- yil qatorining i-r da kuzatilgan qiymati, a0, a1,....., ap--- A0, A1,...., Ap avtoregressiya parametrlarining bahosi
Shunday qilib 3-tartibli avtoregressiya modelini vaqt qatori qiymatlaridan foydalanib bashorat qilinganda faqat oxiridagi 3 ta Yn, Yn-1 ,Yn-2 kuzatishdan va ko'plab regression tahlillardan olingan A0, A1, A2 baholash parametrlaridan olinadi. Shunday qilib 3-tartibli avtoregressiya modelini vaqt qatori qiymatlaridan foydalanib bashorat qilinganda faqat oxiridagi 3 ta Yn, Yn-1 ,Yn-2 kuzatishdan va ko'plab regression tahlillardan olingan A0, A1, A2 baholash parametrlaridan olinadi. Vaqtli qatorlarining 1 yildan so'ng ko'rinishini ifodalash uchun quyidagi tenglama(5.6) tuziladi: Ŷn+1=a0+a1Yn+ a2Yn-1+ a3Yn-2 Vaqtli qatorlarining 2 yildan so'ng ko'rinishini ifodalash uchun quyidagi tenglama(5.6.) tuziladi: Ŷn+2=a0+a1Yn+1+ a2Yn+ a3Yn-1 Vaqtli qatorlarining 3 yildan so'ng ko'rinishini ifodalash uchun quyidagi tenglama(5.6.) tuziladi: Ŷn+3=a0+a1Yn+2+ a2Yn+1+ a3Yn 6.Prognozlashning adekvatli modelini tanlash. Ko’pgina statistlar prognozlashning adekvat modelini baholashda o’rtacha mutlaq chetlanish ( mean absolute deviation mad) ni qo’llashni afzal ko’radilar.
O’rtacha mutlaq chetlanish
| MAD kattaligining konkret modellarning tahlili o`zida vaqt qatorining bashorat va haqiqy qiymatini o`rtasidagi farqlar modelining o`rta qiymatini aksettiradi. Agar bundan oldingi vaqt momentlari vaqt qatorining qiymatlarini eng yaqin ko`rsatgichda model bo`lsa standart baholash hatosi nolga teng. Shunday qilib bir nechta modellarni adekvatligini tahlil qilib ularning ichida eng minimal o`rtacha absolyut chetlashishni tanlaymiz.
|
| |
