Question

Задание 1 (60 баллов). Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа 6 мг/куб. м методом графической экстраполяции, воспользовавшись квадратичной зависимостью, полученной в предыдущей работе. Выполните построение квадратичного тренда. Приблизительно оценить на полученном графике значение функции при значении аргумента равном 5. На проверку нужно прислать файл в формате .xls или .xlsx. Задание 2 (40 баллов). Дайте развернутые ответы на вопросы: Опишите область применения формальных методов прогнозирования. Сформулируйте суть данных методов. Что показывает коэффициент корреляции? Объясните природу коэффициента корреляции. Как он используется в прогнозировании? Что такое "динамический ряд"? Дайте определение понятию "тренда" прогнозируемого показателя. Какие еще компоненты содержит динамический ряд прогнозируемого показателя?

Answer 1

Ответ:

Задание 1

   Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа равной 3 мг/куб. м. методом восстановления значения, воспользовавшись квадратичной зависимостью, полученной в предыдущей работе.

   1. Построить следующую электронную таблицу:



   2. Подставить в ячейку А2 значение концентрации угарного газа, равного 3 мг/куб. м. В результате получим:



   Справочная информация

   Число, получаемое по формуле в ячейке В2, на самом деле является дробным. Однако не имеет смысла считать число людей, даже среднее, в дробных величинах. Дробная часть удалена — в формате вывода числа указано 0 цифр после запятой.

Задание 2

   Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа равной б мг/куб. м. методом графической экстраполяции у воспользовавшись квадратичной зависимостью, полученной в предыдущей работе.

   1. Выполнить построение квадратичного тренда по алгоритму, описанному в предыдущей работе, добавив в него следующее действие:

     => на вкладке Параметры в области Прогноз в строке вперед на установить 2 единицы.

   Здесь имеются в виду единицы используемого масштаба по горизонтальной оси.

   Полученный график приведен на рисунке.



   2. Оценить приблизительно на полученном графике значение функции при значении аргумента, равном 6.

Answer 2

Task 1: Прогнозирование заболеваемости бронхиальной астмой

Для выполнения прогнозирования заболеваемости бронхиальной астмой при концентрации угарного газа 6 мг/куб.м с использованием метода графической экстраполяции и квадратичной зависимости, полученной в предыдущей работе, необходимо выполнить построение квадратичного тренда и оценить значение функции при значении аргумента, равном 5.

Построение квадратичного тренда

Для построения квадратичного тренда необходимо воспользоваться квадратичной зависимостью, полученной в предыдущей работе, и использовать метод графической экстраполяции для построения графика.

Оценка значения функции при значении аргумента, равном 5

После построения квадратичного тренда можно приблизительно оценить значение функции при значении аргумента, равном 5, путем определения соответствующего значения на полученном графике.

После выполнения задания необходимо прислать файл в формате .xls или .xlsx для проверки.

Task 2: Формальные методы прогнозирования

Область применения формальных методов прогнозирования: Формальные методы прогнозирования применяются в различных областях, таких как экономика, финансы, маркетинг, производство и другие, для предсказания будущих значений переменных на основе доступных данных.

Суть данных методов: Формальные методы прогнозирования включают в себя различные статистические и математические подходы, такие как временные ряды, регрессионный анализ, экспоненциальное сглаживание и другие, которые используются для анализа и предсказания будущих значений переменных.

Коэффициент корреляции: Коэффициент корреляции показывает степень линейной взаимосвязи между двумя переменными. Он принимает значения от -1 до 1, где 1 указывает на положительную линейную корреляцию, -1 на отрицательную, а 0 на отсутствие корреляции.

Природа коэффициента корреляции и его использование в прогнозировании: Коэффициент корреляции позволяет оценить, насколько сильно две переменные взаимосвязаны. В прогнозировании он используется для определения степени связи между переменными и оценки точности прогнозов на основе этой связи.

Динамический ряд: Динамический ряд представляет собой последовательность значений переменной во времени, где каждое значение зависит от предыдущих значений и включает в себя тренд, сезонность и случайную составляющую.

Тренд прогнозируемого показателя: Тренд прогнозируемого показателя представляет собой общее направление изменения переменной во времени, отражающее долгосрочную тенденцию.

Компоненты динамического ряда прогнозируемого показателя: Пом