vaqtli qatorlar yordamida tebranuvchanlikni modellashtirish va prognozlash

DOCX 16 sahifa 217,3 KB Bepul yuklash

16 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 217,3 KB

Fayl turi DOCX

Sahifalar 16

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 16

vaqtli qatorlar yordamida tebranuvchanlikni modellashtirish va prognozlash vaqtli qatorlar yordamida tebranuvchanlikni modellashtirish va prognozlash reja: 1 vaqtli qatorlar tendentsiyasini modellashtirish 2 mavsumiy va tsiklik tebranishlarni modellashtirish 3. vaqtli qatorlarning o’zaro bog’lanishlarini baholashning o’ziga xos xususiyatlari 1. vaqtli qatorlar tendentsiyasini modellashtirish vaqtli qatorlar tendentsiyasini modellashtirishning keng tarqalgan usullaridan biri qator darajalarini vaqtga bog’liqligini yoki trendni tavsiflovchi analitik funktsiyalarni tuzishdan iborat. bu usul vaqtli qatorlarni analitik tekslash deb ataladi. vaqt bo’yicha bog’lanishlar turli shakllarda bo’lishi mumkin, ularni aniq bir shaklga keltirish uchun turli ko’rinishdagi funktsiyalardan foydalaniladi. trendlarni tuzish uchun ko’proq quyidagi funktsiyalar qo’llaniladi: · chiziqli trend: · giperbolik trend: · eksponentsial trend: · ko’rsatkichli funktsiya shaklidagi trend: · ikkinchi va undan yuqori tartibli parabola: yuqorida keltirilgan trendlarning har birining parametrlarini oddiy ekku bilan aniqlash mumkin. bunda bog’liq bo’lmagan erkli o’zgaruvchi sifatida t=1,2,…,n vaqt, bog’liq o’zgaruvchi sifatida vaqtli qatorning haqiqiy darajalari olinadi. chiziqsiz trendlar uchun avval ularni chiziqli holatga keltiruvchi standart amallar bajariladi. …

2 / 16

, yonma-yon darajalar - va larning korrelyatsiyasi yuqori bo’ladi. bunday holatda berilgan vaqtli qatorning birinchi tartibli avtokorrelyatsiya koeffitsienti yuqori bo’lishi kerak. agar vaqtli qator chiziqsiz tendentsiyaga ega bo’lsa, masalan, eksponentsial shaklda bo’lsa, u holda berilgan qator darajalarining logarifmlari bo’yicha birinchi tartibli avtokorrelyatsiya koeffitsienti qator darajalari bo’yicha hisoblangan mos koeffitsientlardan yuqori bo’ladi. vaqtli qatorda chiziqsiz tendentsiya qanchalik kuchli bo’lsa, olingan koeffitsientlar shunchalik yuqori darajada farqlanadi. agar qator chiziqsiz tendentsiyaga ega bo’lsa, eng yaxshi tenglamani trendni asosiy shakllarini saralash, har bir tenglama uchun tuzatilgan determinatsiya koeffitsienti()ni hisoblash va maksimum qiymatga ega bo’lgan determinatsiya koeffitsientli tenglamani aniqlash yo’llari bilan tanlab olish mumkin. 12.1-misol. trend parametrlarini hisoblash. «n»-yilning 10 oyi bo’yicha nominal oylik ish haqining oylar bo’yicha «n-1»-yilning dekabr oyidagi darajasiga nisbatan foiz hisobida o’sish sur’ati haqidagi ma’lumotlar 12.1.1-jadvalda berilgan. 1-jadval. «n»-yilning 10 oyi davomida nominal oylik ish haqining oylar bo’yicha «n-1»-yilning dekabr oyidagi darajasiga nisbatan foiz hisobida o’sish sur’ati oylar nominal oylik ish …

3 / 16

”-yilning dekabr oyi darajasiga nisbatan foiz hisobida o’sish sur’ati vaqtli qatorining avtokorrelyatsiya funktsiyasi lag avtokorrelyatsiya funktsiyasi qator darajalari bo’yicha qator darajalari logarifmlari bo’yicha 1 0.901 0,914 2 0,805 0,832 3 0,805 0,896 jadvalda keltirilgan birinchi, ikkinchi va uchunchi tartibli avtokorrelyatsiya koeffitsientlari qiymatlarining yuqoriligi qator trendga ega ekanligidan dalolat beradi. bu qatorning darajalari va darajalarning logarifmlari bo’yicha avtokorrelyatsiya koeffitsientlari qiymatlarining taxminan teng bo’lishi quyidagi xulosani keltirib chiqaradi: agar qator chiziqsiz tendentsiyaga ega bo’lsa, demak u aniq bo’lmagan shaklda ifodalangan. shuning uchun qatorning tendentsiyasini modellashtirish uchun ham chiziqli, ham chiziqsiz funktsiyalardan foydalanish mumkin, masalan darajali yoki eksponentsial trendlardan. eng yaxshi trend tenglamasini keltirib chiqarish uchun trendlarning asosiy turlari parametrlarini aniqlaymiz. ushbu hisob-kitoblarning natijalari 3-jadvalda keltirilgan. jadvaldagi natijalarga asosan eng yaxshi trend, darajali shakldagi trend, uning uchun tuzilgan determinatsiya koeffitsienti boshqalarga qaraganda yuqori. darajali trend tenglamasidan chiziqli shaklda ham, berilgan darajali shaklda ham foydalanish mumkin. asl holda bu tenglama quyidagi ko’rinishga ega: yoki …

4 / 16

ssiya koeffitsientining standart hatoliklari ko’rsatilgan ** determinatsiya koeffitsientlari chiziqli holga keltirilgan regressiya tenglamalari asosida hisoblangan jadvalda keltirilgan chiziqli trend tenglamasidan shunday hulosa qilish mumkin: “n”- yilning10 oyi davomida nominal oylik ish haqi 82,66 foizga o’zgargan, o’rtacha oylik mutloq o’sish esa 4,72 foizga teng bo’lgan. vaqtli qator darajalarining chiziqli trend bo’yicha hisoblangan qiymatlari ikki usul bilan aniqlaniladi. birinchidan, topilgan trend tenglamasiga kema-ket t = 1,2,…,n qiymatlar qo’yib boriladi, ya’ni ikkinchidan, chiziqli trendning parametrlari hususiyatlaridan kelib chiqqan holda qatorning har bir keyingi darajasi oldingi daraja bilan o’rtacha mutloq zanjirsimon o’sish yig’indisidan iboratligini e’tiborga oladigan bo’lsak quyidagini yozish mumkin: chiziqli trend grafigi 12.1.3-rasmda keltirilgan. shu tariqa vaqtli qatorlar tendentsiyasini modellashtirish mumkin. 2. mavsumiy va tsiklik tebranishlarni modellashtirish vaqtli qatorning additiv va multiplikativ modeli. mavsumiy yoki tsiklik tebranishga ega bo’lgan vaqtli qatorlar strukturasini tahlil qilishga bir qancha yondoshuvlar mavjud. eng sodda yondoshuv – bu mavsumiy komponentalar qiymatini sirg’anchiq o’rtacha usuli bilan hisoblash va vaqtli …

5 / 16

eli tuziladi. agar masumiy tebranish amplitudasi o’sib yoki kamayib borsa, vaqtli qatorning darajasi mavsumiy komponentani qiymatiga bog’liq bo’lgan vaqtli qatorning multiplikativ modeli tuziladi. additiv va multiplikativ modellarni tuzish vaqtli qatorning har bir darajasi uchun t, s va e kompnentalarning qiymatlarini hisoblashga olib keladi. modelni tuzish jarayoni bir necha bosqichdan iborat: 1) berilgan qatorni sirg’anchiq o’rtacha usul bilan tekslash; 2) s – mavsumiy komponentaning qiymatini hisoblash; 3) qator tenglamasidan mavsumiy komponentalarni chiqarib tashlash va additiv modelda (t+e) yoki multiplikativ modelda (t·e) tekslangan qiymatlarni topish; 4) (t+e) yoki (t·e) darajalarni analitik tekslash va hosil bo’lgan trend tenglamasini qo’llab t ning qiymatlarini hisoblash; 5) hosil bo’lgan modelda (t+e) yoki (t·e)ning qiymatlarini hisoblash; 6) mutloq va nisbiy hatoliklarni hisoblash. 12.2.1 –misol. vaqtli qatorning additiv modelini tuzish. 12.1.1-jadvalda keltirilgan tuman aholisining so’ngi to’rt yilda iste’mol qilgan elektr energiyasi hajmi haqidagi ma’lumotlardan foydalanib additiv model tuzishni ko’rib chiqamiz. 1-qadam. sirg’anchiq o’rtacha usuli bilan qatorni tekslaymiz. buning …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 16 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"vaqtli qatorlar yordamida tebranuvchanlikni modellashtirish va prognozlash" haqida

vaqtli qatorlar yordamida tebranuvchanlikni modellashtirish va prognozlash vaqtli qatorlar yordamida tebranuvchanlikni modellashtirish va prognozlash reja: 1 vaqtli qatorlar tendentsiyasini modellashtirish 2 mavsumiy va tsiklik tebranishlarni modellashtirish 3. vaqtli qatorlarning o’zaro bog’lanishlarini baholashning o’ziga xos xususiyatlari 1. vaqtli qatorlar tendentsiyasini modellashtirish vaqtli qatorlar tendentsiyasini modellashtirishning keng tarqalgan usullaridan biri qator darajalarini vaqtga bog’liqligini yoki trendni tavsiflovchi analitik funktsiyalarni tuzishdan iborat. bu usul vaqtli qatorlarni analitik tekslash deb ataladi. vaqt bo’yicha bog’lanishlar turli shakllarda bo’lishi mumkin, ularni aniq bir shaklga keltirish uchun turli ko’rinishdagi funktsiyalardan foydalaniladi. tre...

Bu fayl DOCX formatida 16 sahifadan iborat (217,3 KB). "vaqtli qatorlar yordamida tebranuvchanlikni modellashtirish va prognozlash"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: vaqtli qatorlar yordamida tebra… DOCX 16 sahifa Bepul yuklash Telegram