chi interval uchun ko’rsatkichni prognozlash

chi interval uchun ko’rsatkichni prognozlash

chi interval uchun ko’rsatkichni prognozlash

Demak, prognozlash formulasi quyidagicha: 

Joriy silliqlangansilliqlangani ko`rsatkich = W*(joriy yil ko`rsatkichi)+(1-W) bazis yil ko`satkichining

Yangi prognoz = W*(joriy yil ko`rsatkichi)+(1-W)* (Joriy prognoz)

4.Eng kichik kvadratlar usuli yordamida trendlarni aniqlash va prognozlash.

Vaqtli qator komponentlarining ichida eng ko’p tadqiqot, izlanish trend ustida olib boriladi. Aynan trend qisqa Vaqtli va uzoq Vaqtli prognozlar qilish imkoniyatini beradi. Vaqtli qatorlarning uzoq Vaqtli tendentsiyasini aniqlash uchun

Chiziqli trend modeli (linear trend model)

Yi = β0+β1Xi+Ei

Prognozlash uchun qo’llaniladigan eng oddiy modellardan biridir.

Eslatib o’tamizki, chiziqli regression tahlil modelidan tanlama og’ish va siljish larni aniqlash uchun foydalaniladi. tenglamasini aniqlagach, unga X qiymatini qo’yib, Y chetlanishni aniqlash mumkin. Agar eng kichik kvadratlar usuli orqali Vaqtli qatorlarni approksimatsiyalashda birinchi kuzatuvni koordinata boshida qiymatiga mos xolda joylashtirilsa, interpretatsiya keffitsenti soddalashadi. Keyingi kuzatuvlar butun sonli raqmlarni oladi : 1,2,3, ....,n chi (oxirgi) n-1 nomerini oladi.

Eslatib o’tamizki, chiziqli regression tahlil modelidan tanlama og’ish va siljish larni aniqlash uchun foydalaniladi. tenglamasini aniqlagach, unga X qiymatini qo’yib, Y chetlanishni aniqlash mumkin. Agar eng kichik kvadratlar usuli orqali Vaqtli qatorlarni approksimatsiyalashda birinchi kuzatuvni koordinata boshida qiymatiga mos xolda joylashtirilsa, interpretatsiya keffitsenti soddalashadi. Keyingi kuzatuvlar butun sonli raqmlarni oladi : 1,2,3, ....,n chi (oxirgi) n-1 nomerini oladi.

Kvadratik trend modeli (quadratic trend model), yoki ikkinchi darajali poliminal model.