Розробив: ст.гр.3СІ-09б Пальчук О.О. Керівник: д.т.н.,...

Розробив: ст.гр.3СІ-09б Пальчук О.О.Керівник: д.т.н., професор Дубовой В.М.

Актуальність теми:

Економетрика, економіка, моделювання, психологія, металургія, хімія…

Об'єкт дослідження:

Багатомірний часовий ряд.

Предмет дослідження:

Методи прогнозування часових рядів, факторний аналіз.

Оцінка вагомості факторівКоефіцієнт кореляції:

Коефіцієнт регресії:

Коефіцієнт детермінації:

Стандартизований коефіцієнт регресії:(коефіцієнт еластичності) ix

yiib

МультиколінеарністьПрисутність кореляційної залежності між незалежними змінними регресійної моделі (факторами).

Наявність мультиколінеарності:- вносить вагому похибку в модель;- важко оцінити вплив факторів на залежну

величину;- нормальне явище.- проявляється лише при дуже сильному

взаємозв'язку факторів.

Програмна оцінкаОцінка за коефіцієнтами:

Перевірка на мультиколінеарність:

Прогнозування часових рядів

Методи:- Економетричні.- Регресійні.- Методи Бокса-Дженкінса (ARIMA, ARMA)- Нейронні мережі.

Регресійний метод прогнозування

mmxbxbxbay ...2211

;0 1 1 2 22( )( ) ( ) ( )( ) ( )( )1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 ;1 2 2 2( ) ( ) ( ( )( ))1 1 2 2 1 1 2 22( )( ) ( ) ( )( ) ( )( )2 2 1 1 1 1 1 1 2 2

2 2( ) (1 1 2 2

b y b x b x

x x y y x x x x y y x x x xi ii i i i ibx x x x x x x xi i i i

x x y y x x x x y y x x x xi ii i i i ibx x x xi i

.

2 2) ( ( )( ))1 1 2 2x x x xi i

Програмна побудова регресійної моделі

Перевірка якості рівняння

Економетричне прогнозуванняМетод ковзного середнього:

Охорона праціРозраховано припливну

загальнообмінну штучну вентиляцію в при кількості працюючих рівній 11 та розмірами приміщення 23 × 8 × 3,3м.

..1023600 ППВ

LHKN

де L – продуктивність вентилятора, м3/с;Н – повний тиск вентилятора, кг/м2;К – коефіцієнт запасу;В, п.п – ККД вентилятора та пасової передачі

відповідно

Потужність електродвигуна вентилятора може бути визначена за формулою:

ВисновокРозроблена система що виконує

наступні функції для вирішення задачі:

1. Відбір такої сукупність факторів, щоб вона найкращим чином описувала процес.

2. Побудова регресійної моделі, що дозволяє прогнозувати досліджуваний процес та надати йому математичне вираження.

3. Отримання прогнозу за регресійним методом та методом ковзного середнього.