TAILIEUCHUNG - c9-chuoidubao

Bài Giảng Sác xuất thống kê | GV. Nguyen Vu Quang Chương 9 CHUỖI TUẦN TỰ THEO THỜI GIAN VÀ DỰ BÁO Thành phần của chuỗi tuần tự theo thời gian: Xu hướng dài hạn (Trend component) Thành phần chu kỳ (Cyclical component) Thành phần mùa (Seasonal component) Thành phần bất thường (Irregular component) Mô hình hóa dự báo giá trị của đại lượng X: Mô hình nhân Mô hình cộng Các phương pháp làm trơn (smoothing methods) Phương pháp trung bình dịch chuyển m 1 X = ∑ X t+ j 2m + 1 j=− m * t X* = t X t −m + X t −m+1 + . + X t + . + X t + m−1 + X t + m 2m + 1 ( X * : giá trị trung bình dịch chuyển của (2m+1) điểm) t Phương pháp làm trơn bằng hàm mũ đơn giản X * = αXt + (1-α) X *-1 t t * X 1 = X1 α là hằng số làm trơn có giá trị từ 0 – 1 Chuỗi thời gian & dự báo 1 GV. Nguyen Vu Quang Chuỗi thời gian & dự báo 2 GV. Nguyen Vu Quang Ví dụ: Lượng máy tính bán ra hàng tháng trong 2 năm Tháng 1 Một 2 Hai 3 Ba 4 Tư 5 Năm 6 Sáu 7 Bảy 8 Tám 9 Chín 10 Mười 11 Mười Một 12 Mười Hai 13 Một 14 Hai 15 Ba 16 Tư 17 Năm 18 Sáu 19 Bảy 20 Tám 21 Chín 22 Mười 23 Mười Một 24 Mười Hai Xi 21 20 19 18 14 15 22 28 25 25 25 20 25 25 24 28 36 32 25 23 22 23 22 27 Chuỗi thời gian & dự báo (2m+1) = 5 α = 21 (2m+1) = 4 3 GV. Nguyen Vu Quang 40 35 30 25 20 15 10 5 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 40 35 30 25 20 15 10 5 0 Chuỗi thời gian & dự báo 4 GV. Nguyen Vu Quang Dự báo: Tiên đoán (predicting) & Dự báo (forecasting) Phân

• Toán học