Уравнение тренда временного ряда онлайн

Видео:Определение сезонностиСкачать

Определение сезонности

МНК и регрессионный анализ Онлайн + графики

Данный онлайн-сервис позволяет найти с помощью метода наименьших квадратов уравнения линейной, квадратичной, гиперболической, степенной, логарифмической, показательной, экспоненциальной регрессии и др., коэффициенты и индексы корреляции и детерминации. Показываются диаграмма рассеяние и график уравнения регрессии. Также калькулятор делает оценку значимости параметров уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера, t-критерия Стьюдента и критерия Дарбина-Уотсона.

Можно задать уровень значимости и указать, до какого знака после запятой округлять расчётные величины.

Примечание: дробные числа записывайте через точку, а не запятую.

Линейная регрессия
Степенная регрессия
Квадратичная регрессия
Кубическая регрессия

Гиперболическая регрессия
Показательная регрессия
Логарифмическая регрессия
Экспоненциальная регрессия

Очистить

Округлять до
-го
знака после запятой.

Видео:Как построить модель временного рядаСкачать

Как построить модель временного ряда

Прогнозирование временных рядов

Использование метода Хольт-Винтерса для прогнозирования временных рядов. Подробнее о методе здесь

Введите значения, по одному в каждой строке:

Коэффициенты чувствительности (влияние предыдущего периода):

  • α — на уровень
  • β — на тренд
  • γ — на сезонность

Количество прогнозируемых значений

Основные разделы
Темы статей

© 2015-2022 — K-Tree.ru • Электронный учебник
По любым вопросам Вы можете связаться по почте info@k-tree.ru

Копия материалов, размещённых на данном сайте, допускается только по письменному разрешению владельцев сайта.

Видео:Занятие 20. Временные рядыСкачать

Занятие 20. Временные ряды

Расчет линейной регрессии онлайн

Быстрая навигация по странице:

Видео:Построение модели временного ряда ARIMA в программе StatisticaСкачать

Построение модели временного ряда ARIMA в программе Statistica

Общая характеристика линейной регрессии

Под линейной регрессией понимается функция вида Y = a0 + a1X1 + a2X2 + … anXn, объясняющая изменение величины зависимой (или эндогенной) переменной Y от изменения величин объясняющих (независимых) переменных X1, X2, … Xn. В том случае, когда в построенной функции объясняющая переменная (или фактор) X только одна, то тогда такую регрессию называют парной, если же в модели используется несколько факторных переменных X – то множественной регрессией. Особенностью линейной регрессии является то, что изменение (приращение) зависимой переменной Y пропорционально изменению объясняющих факторов X, а графиком такой регрессии является прямая линия. Расчет параметров линейной регрессии выполняется, как правило, при помощи метода наименьших квадратов (МНК). Качество построенной модели во многом зависит от количества значений наблюдений, используемых для построения уравнения линейной регрессии.

Размещено на www.rnz.ru

Видео:Временные ряды и прогнозированиеСкачать

Временные ряды и прогнозирование

Формулы уравнения и коэффициентов линейной регрессии

Общая формула парной линейной регрессии следующая:

Y^ = a + b*x + ε
где: Y^ — теоретические (расчетные) значения зависимого показателя (зависимой переменной), получаемые по построенному уравнению;
a — свободный член уравнения регрессии;
b — коэффициент уравнения регрессии

Для нахождения параметров (коэффициентов) линейной регрессии существует множество формул. Приведем некоторые из них:

— формулы для нахождения свободного члена уравнения регрессии a:

Уравнение тренда временного ряда онлайнУравнение тренда временного ряда онлайн

— формулы для нахождения коэффициента регрессии b:

Уравнение тренда временного ряда онлайнУравнение тренда временного ряда онлайнУравнение тренда временного ряда онлайн

Для расчета параметров уравнения регрессии также можно решить следующую систему уравнений:

Видео:Прогнозирование в Excel с помощью линий трендаСкачать

Прогнозирование в Excel с помощью линий тренда

Пример расчета уравнения регрессии

Приведем пример расчета параметров уравнения регрессии для значений, приведенных в следующей таблице (пример условный):

По семи территориям Уральского региона известны значения двух признаков за 201_ год:

РайонРасходы на покупку продовольственных товаров в общих расходах, %, yСреднедневная заработная плата одного работающего, руб., х
Удмуртская республика66.341.5
Свердловская область59.957.7
Республика Башкортостан57.355.8
Челябинская область53.159.4
Пермский край51.756.7
Курганская область50.744.6
Оренбургская область4852.7

1. Для характеристики зависимости y от x рассчитать параметры уравнения парной линейной регрессии;
2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и дать его интерпретацию;
3. Рассчитать коэффициент детерминации и дать его интерпретацию;
4. Рассчитать коэффициент эластичности для линейной парной регрессии и дать его интерпретацию.

Для построения уравнения парной линейной регрессии составим таблицу вспомогательных расчетов, где будут произведены необходимые промежуточные вычисления:

№ районаРасходы на покупку продовольственных товаров в общих расходах, %, yСреднедневная заработная плата одного работающего, руб., хyx
166.341.52751.45
259.957.73456.23
357.355.83197.34
453.159.43154.14
551.756.72931.39
650.744.62261.22
74852.72529.6
Итого387368.420281.37
Среднее значение55.2952.632897.34
σ5.846.4
σ 234.0640.93

Далее рассчитаем коэффициенты уравнения парной линейной регрессии.

Коэффициент b вычислим по формуле:

Уравнение тренда временного ряда онлайн Формула расчета коэффициента b уравнения парной линейной регрессии

Пример расчета коэффициента b уравнения парной линейной регрессии: b = (2897.34-55.29*52.63)/40.93 = -0.31

Коэффициент a вычислим по формуле:

Уравнение тренда временного ряда онлайнФормула расчета коэффициента a уравнения парной линейной регрессии

Пример расчета коэффициента a уравнения парной линейной регрессии: a = 55.29 — -0.31*52.63 = 71.61

Получим следующее уравнение парной линейной регрессии:

Линейный коэффициент парной корреляции рассчитаем по формуле:

Уравнение тренда временного ряда онлайн Формула расчета линейного коэффициента парной корреляции

Пример расчета линейного коэффициента парной корреляции:

ryx = -0.31*6.4 / 5.84 = -0.3397

Далее вычислим коэффициент детерминации по формуле:

Уравнение тренда временного ряда онлайн Формула расчета коэффициента детерминации

Пример расчета значения коэффициента детерминации:

r 2 yx = -0.3397*-0.3397 = 0.1154 или 11.54%

Интерпретация значения коэффициента детерминации: согласно полученному значению коэффициента детерминации вариация расходов на покупку продовольственных товаров в общих расходах только на 11.54% определяется вариацией среднедневной заработной платой одного работающего, что является низким показателем.

Далее рассчитаем коэффициент эластичности для линейной регресии по формуле:

Уравнение тренда временного ряда онлайнФормула расчета коэффициента эластичности для линейной регрессии

Пример расчета величины коэффициента эластичности для линейной регрессии:

Интерпретация значения коэффициента эластичности для линейной регрессии: полученное значение коэффициента эластичности показывает, что с изменением среднедневной заработной платы одного работающего на 1% от своего среднего значения величина расходов на покупку продовольственных товаров изменится на -0.295% в среднем по совокупности.

Далее рассчитаем значение F-критерия Фишера для построенного уравнения парной линейной регрессии. Расчет F-критерия Фишера выполним по формуле:

Уравнение тренда временного ряда онлайнФормула расчета F-критерия Фишера

Пример расчета F-критерия Фишера: F = 0.1154 / 0.8846*5 = 0.65.

Интерпретация значения F-критерия Фишера. Так как полученное значение F-критерия Фишера меньше табличного критерия, то полученное уравнение парной линейной регрессии является статистически незначимым и не пригодным для описания зависимости доли расходов на покупку продовольственных товаров в общих расходах только от величины среднедневной заработной платой одного работающего. Показатель тесноты связи также признается статистически незначимым.

Видео:Временные ряды. Аддитивная и мультипликативная моделиСкачать

Временные ряды. Аддитивная и мультипликативная модели

Онлайн калькулятор расчета уравнения регрессии

В заключении приводим небольшой онлайн калькулятор расчета параметров уравнения линейной регрессии, используя который, Вы можете самостоятельно определить значения соответствующих коэффициентов и построить линейную регрессии онлайн. При заполнении приведенной формы калькулятора внимательно соблюдайте размерность полей, что позволит выполнить построить уравнение регрессии онлайн быстро и точно. В приведенной форме онлайн калькулятора уже содержатся данные условного примера, чтобы пользователь мог посмотреть, как это работает. Для определения значений соответствующих показателей по своим данным просто внесите их в соответствующие поля формы онлайн калькулятора и нажмите кнопку «Выполнить вычисления». При заполнении формы соблюдайте размерность показателей! Дробные числа записываются с точной, а не запятой!

Приведенная форма рассчитана на ввод максимум 10 значений. Если у вас их меньше, то обязательно оставьте «лишние» поля формы пустыми!

Онлайн-калькулятор расчета коэффициента корреляции:

Видео:#ЦМФ Как выделить цикл, тренд и сезонность? Декомпозиция временного рядаСкачать

#ЦМФ Как выделить цикл, тренд и сезонность? Декомпозиция временного ряда

Заказать решение задач на построение уравнения регрессии

Мы можем помочь Вам выполнить построение различных уравнений регрессии, как линейных, так и нелинейных:

🔥 Видео

Аддитивная модель временного рядаСкачать

Аддитивная модель временного ряда

Эконометрика в Gretl, временные ряды.Скачать

Эконометрика в Gretl, временные ряды.

14-02 Временной ряд как структура данныхСкачать

14-02 Временной ряд как структура данных

Лекция 10 Прогнозирование временных рядовСкачать

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

Эконометрика. Моделирование временных рядов. Построение аддитивной модели.Скачать

Эконометрика. Моделирование временных рядов. Построение аддитивной модели.

Быстрое прогнозирование в Microsoft ExcelСкачать

Быстрое прогнозирование в Microsoft Excel

Цели анализа временных рядовСкачать

Цели анализа временных рядов

Эконометрика. Моделирование временных рядов. АвтокорреляцияСкачать

Эконометрика. Моделирование временных рядов. Автокорреляция

Анализ и моделирование структурных изменений временного ряда ● ЭКОНОМЕТРИКА в EViews ● Лаб. работа 5Скачать

Анализ и моделирование структурных изменений временного ряда ● ЭКОНОМЕТРИКА в EViews ● Лаб. работа 5

Excel для полных чайников Урок 16 Линия трендаСкачать

Excel для полных чайников Урок 16 Линия тренда

Простой метод долгосрочного прогнозирования многомерных временных рядовСкачать

Простой метод долгосрочного прогнозирования многомерных временных рядов
Поделиться или сохранить к себе: