Показано с 1 по 25 из 25
-
29.06.2006, 18:00 #1
- Регистрация
- 29.06.2006
- Сообщений
- 2
Как рассчитать доверительный интервал для прогнозного значения?
В статье "Доработка алгоритма прогнозирования объема продаж" есть абзац: "Для учета ошибок воспользуемся доверительным интервалом модели, рассчитанным для прогнозных значений. Доверительный интервал отражает в каких пределах может колебаться ошибка прогнозных значений".
Я не могу понять как при прогнозном значении линейной модели 8619,94 получают доверительный интервал - 8193,058 + 9046,82. Как получить данный значения, подскажите, пожалуйста.
-
29.06.2006, 19:01 #2
- Регистрация
- 10.03.2006
- Сообщений
- 444
Сообщение от Veranik
Возможно, где-то в вашей статье рассчитывалось (оценивалось по опытным данным) стандартное отклонение или дисперсия, посмотрите.
-
29.06.2006, 19:46 #3
- Регистрация
- 29.06.2006
- Сообщений
- 2
В том то и дело, что я не знаю как мне рассчитать ошибку прогнозного значения.
Ведь чтобы рассчитать ошибку прогнозного значения, нужно найти разницу между фактом и значением линейной модели, но при прогнозе ведь факта нет. Не могу же я из прогнозного значения вычитать прогнозное. Если же я прогнозное значение умножаю на СКО=0,0019, то у меня получаются другие цифры, чем в статье.
Мне известен линейный тренд (4185,9575), сезонная компонента (4433,981); прогнозное значение (8619,94); СКО (0,0019) и полученные результаты доверительно интервала: наим.8193,058, наиб. 9046,82. Но каким образом получились такие значения дов.интервала понять не могу. Может Вы поможете?
-
30.06.2006, 11:10 #4
- Регистрация
- 16.05.2006
- Сообщений
- 2,209
Сообщение от Veranik
-
04.07.2006, 13:05 #5
- Регистрация
- 10.03.2006
- Сообщений
- 444
Сообщение от Veranik
-
09.07.2006, 13:08 #6
- Регистрация
- 09.07.2006
- Сообщений
- 6
Я также хотел бы узнать, каким образом получились такие значения доверительного интервала для прогноза (п.2.1, таблица 10). Если использовать значения, полученные в ходе анализа реального объема продаж - доверительный интервал получается меньше, чем указано в статье. Очень хотелось бы получить ответ, поскольку сейчас как раз разрабатывается программа по этому алгоритму и не получается закончить по выше указанной причине.
Статья находится на этом сайте, вот ссылка: http://www.cfin.ru/finanalysis/math/add_to_kosh.shtml
-
10.07.2006, 12:05 #7
- Регистрация
- 16.05.2006
- Сообщений
- 2,209
Сообщение от ThinkerX
Вообще статья странная. Например, коэффициент наклона линейной регресси статистически не значим, как и само уравнение, но автора это мало заботит.
И еще один момент - используя 24 значения строится модель с 14 объясняющими переменными - считать при этом доверительные интервалы просто смешно.Последний раз редактировалось WLMike; 10.07.2006 в 12:33.
-
10.07.2006, 12:49 #8
- Регистрация
- 09.07.2006
- Сообщений
- 6
Вообще статья странная.
Если эти материалы - бред, какой алгоритм тогда лучше использовать для написания программы прогноза объема продаж? Речь идет о небольшом по возможностям ПО (без Excel) для использования внутри предприятия. Абсолютная точность не нужна, достаточно, как говорится, "плюс-минус..."
-
10.07.2006, 13:19 #9
- Регистрация
- 16.05.2006
- Сообщений
- 2,209
Сообщение от ThinkerX
Не то что эти материалы бред - просто в них присутствует идея наукообразности, которой мне кажется на самом деле нет. Если эта методика работает для ваших целей, а это вы легко можте проверить, используйти ее, но при этом не надо говорить про коэффициенты детерминаци и доверительные интервалы и прочие статистические показатели, тут как раз бред и начинается.
-
10.07.2006, 20:07 #10
- Регистрация
- 09.07.2006
- Сообщений
- 6
Статья находится в том же разделе, вот ссылка: http://www.cfin.ru/finanalysis/sales_forecast.shtml
-
11.07.2006, 12:50 #11
- Регистрация
- 16.05.2006
- Сообщений
- 2,209
Статья мало отличается от другой и, на мой взгляд, тоже неудачная – автор достаточно слабо ориентируется в статистике. Например, он пишет: «Определяется тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Существенным моментом при этом является предложение использовать полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели.» Полиномиальный тренд с точки зрения статистики не всегда увеличивает точность прогноза, так как сложно добиться статистической значимости коэффициентов при членах высокой степени. Так в примере из статьи, которую вы дали почитать первой, в уравнении даже линейной регрессии доверительный интервал для коэффициента наклона с вероятность 95%, который равен 2,04, составляет от -143,3 до 147,3. То есть степень его определенности, грубо говоря, никакая.
Рассуждения автора про то, что высокий коэффициент детерминации это всегда хорошо, не верны.
Расчет среднеквадратичной ошибки – ноу хао автора и имеет мало общего с тем, как это должно считаться. Плюс к этому, даже если ее посчитать правильно, она будет не показательна.
Как сделать правильно:
1. Накопить статистику лет за десять, тогда у вас 120 испытаний и модель с 14 объясняющими показателями. Такая модель будет хоть в какой-то степени адекватна с точки зрения статистики, хотя это не факт и нужен статистический анализ.
2. Сократить количество объясняющих переменных, например вместо 12 переменных описывающих цикл ввести одну и описать цикл функцией синус. У вас будет ряд из 24 испытаний и модель с 3 объясняющими показателями. Комментарии по поводу первого подхода сохраняются, то есть вы должны хорошо знать статистику.
3. Наиболее реальный. Вы берете статистику за 4 года. На основе первых двух лет строите модель, и проверяете отклонение по факту третьего года. Потом строите модель на базе второго и третьего года и проверяете отклонение на базе 4 года. Потом строите прогноз на базе 3 и 4 года и используете в своей практике прогнозирования. Грубо ошибку прогноза с вероятность 95% можно оценить по следующей формуле среднее квадратичное отклонение, умноженное на 2. Подход прост и требует мало знаний. Соотносится с тем, как вы будете действовать на практике. У вас будет 24 хороших с точки зрения статистики испытания.
-
11.07.2006, 13:49 #12
- Регистрация
- 09.07.2006
- Сообщений
- 6
Ответ, достойный специалиста... Если позволите, есть встречный вопрос: может ли сработать предлагаемый подход для периодов, меньших чем год? Скажем, вместо года - неделя, месяц?
-
11.07.2006, 14:01 #13
- Регистрация
- 16.05.2006
- Сообщений
- 2,209
Сообщение от ThinkerX
Отвечая на ваш вопрос с позиции своих несовершенных знаний скажу так: принципиально можно. Но вы должны провести тест, как я сказал: модель на одних данных, а тест на следующих за ними. Проверок желательно должно быть несколько десятков хотя бы. Оценить среднюю квадратичную ошибку. Умножить ее на 1 для вероятности прогноза 60%, на 2 для 95% и 3 для 99%. И решить устраивает ли вас такая ошибка? Если да, то все замечательно, если нет, то искать другую модель.
-
11.07.2006, 14:09 #14
- Регистрация
- 09.07.2006
- Сообщений
- 6
Расчет среднеквадратичной ошибки – ноу хао автора и имеет мало общего с тем, как это должно считаться.
-
11.07.2006, 15:11 #15
- Регистрация
- 16.05.2006
- Сообщений
- 2,209
Сообщение от ThinkerX
Сообщение от ThinkerX
-
11.07.2006, 19:54 #16
- Регистрация
- 10.03.2006
- Сообщений
- 444
Сообщение от ThinkerX
Данные за первый год также явно фальшивые. Не говоря уже о том, что цена приведена с точностью до копейки (интересная цена для мороженого), а в июне - аж до долей копейки (ржунимагу), даже если поверить, что кто-то может устанавливать подобные цены (исключая июнь), установить такую цену, чтобы получить объемы продаж, приведенные аффтором, невозможно - большинство чисел - объемов продаж в копейках взаимно простые - не имеют общего делителя, иначе говоря, если они и продавались по одной цене, то исключительно за 1 копейкуПоследний раз редактировалось SKatkovsky; 11.07.2006 в 20:39.
-
12.07.2006, 07:13 #17
- Регистрация
- 09.07.2006
- Сообщений
- 6
Любопытно... Две статьи с сайта - и обе "пальцем в небо"...
-
12.07.2006, 10:57 #18
- Регистрация
- 16.05.2006
- Сообщений
- 2,209
На мой взгляд, не страшно, что данные не реальные. Не реальные данные могут наоборот помочь показать какой-нибудь тонкий момент. Плохо то, что статья безграмотная по сути, а ее многие читают и используют.
-
12.07.2006, 12:18 #19
- Регистрация
- 10.03.2006
- Сообщений
- 444
Сообщение от WLMike
-
12.07.2006, 12:21 #20
- Регистрация
- 16.05.2006
- Сообщений
- 2,209
Сообщение от SKatkovsky
-
12.07.2006, 13:26 #21
- Регистрация
- 10.03.2006
- Сообщений
- 444
Сообщение от WLMike
-
12.07.2006, 13:49 #22
- Регистрация
- 16.05.2006
- Сообщений
- 2,209
Сообщение от SKatkovsky
-
17.07.2006, 19:31 #23
- Регистрация
- 10.03.2006
- Сообщений
- 444
Сообщение от WLMike
-
17.07.2006, 19:56 #24
- Регистрация
- 16.05.2006
- Сообщений
- 2,209
Сообщение от SKatkovsky
-
26.09.2011, 19:07 #25
- Регистрация
- 26.09.2011
- Сообщений
- 1
Скажите, пожалуйста, как расчитывать доверительный интервал, если ошибка прогноза мин.-10,6 а макс. 15 и что такое Анализ ошибок проноза, расчет и график распределения частоты ошибки