Поиск  Пользователи  Правила 
Закрыть
Логин:
Пароль:
Забыли свой пароль?
Регистрация
Войти
 
Страницы: 1
RSS
ПРЕДСКАЗ - почему фиксируем диапазоны известных значений X и Y
 
Добрый день
1.
Подскажите почему в функции ПРЕДСКАЗ мы фиксируем диапазоны известных значений X и Y через $
А не используем для новых прогнозных значений спрогнозированные же данные
Разве нам не нужно больше данных чтобы прогноз был более точным?
2.
Пытаюсь разобраться с функцией - в файле есть данные по 2010 (условно) году с реальной сезонностью. 2011 год демонстрирует рост 10% к предыдущему.
Делаю прогноз с данной функцией - на 2012 сумасшедший рост увеличивающийся из месяца в месяц - начиная с 17% в январе до 36% в декабре. А 2013 рост но уже с затуханием с января до декабря.
Почему так происходит - сперва раскручивающаяся спираль роста а затем затухающая - тут явно же не экстремум декабрьский виноват а что-то другое? Что?
3.
Как-то можно заранее понять для каких данных стоит использовать эту функцию а для каких нет?
 
Цитата
AlejandroIvanov написал:
почему... не используем для новых прогнозных значений спрогнозированные же данные
Потому что они не несут новой информации. Для более точного прогноза нужно больше известных значений X и Y, а не вычисленных.
Цитата
AlejandroIvanov написал:
есть данные по 2010 (условно) году с реальной сезонностью
Если хотите получить аппроксимирующую функцию с сезонностью - используйте периодические функции: https://www.planetaexcel.ru/forum/index.php?PAGE_NAME=message&FID=1&TID=65020&TITLE_SEO=65020-sprognozirovat-vyruchku-nedostayushchikh-dney&MID=545502#message545502
 
Спасибо, но как бы это помягче выразиться
это же мне на всю жизнь теперь материал к изучению
это модель для всех ситуация подобного рода когда есть цикличность или тоже есть куча подвидов
в плане у вас
Y=a+bx+cSin(g*x+i)+dSin2(g*x+j)
а почему не например
Y=a+bx+cSin(g*x+i)
на одном сайте нашел такое

но не понял почему тут 2п деленное на 12
Или просто синусоиду построить и через коэф. сезонности подправить месячные значения (это я фантазирую т.к. только начал разбираться в вопросе этом)
Что-то почитать на пальцах есть?
Как изначально понять какая модель для каких данных пригодна?

Цитата
Казанский написал:
Потому что они не несут новой информации. Для более точного прогноза нужно больше известных значений X и Y, а не вычисленных.
А то что в моем примере вариант с использованием прогнозируемых данных дал более реальные темпы роста это совпадение? потому что модель неправильна?

И почему в первом прогнозном году к декабрю разгоняется до 36% рост а потом он уменьшается до 10%?
Изменено: AlejandroIvanov - 17 Мар 2018 07:58:25
Страницы: 1
Читают тему (гостей: 1)