4-laboratoriya ishi Iqtisodiyot modellerida vaqt qatorlari. Vaqt qatorini tekislashning analitik va algoritmik usullari. Vaqt qatorlarini bashorat qilish usullari. Avtokorrelyatsiya funksiyasi va uning xossalari

Trend modeli (chiziqli va parabolikmodellar tahlili)
Chiziqli trend modelini ko‘rib chiqamiz:
Trend tenglamasi:
X(tempratura) = 46,2762 + 4,98507*t
Determinatsiyakoeffitsiyenti:

R²= 0,804918gateng.

Xatoliklari:

MAPE	6.37
MAD	1.20602
MSD	2.17019

Grafigi:

Davr(hafta)	Bashorat
18	6.488
19	1.209
20	2.162

Endi parabolik trend modelini ko‘ramiz:
Trend modelitenglamasi:
Y(mashinalarsoni) = 7,01569 + 11,1841*t - 0,167541*t**2
Determinatsiyakoeffitsiyenti:

R²=0,883229gateng.

Xatoliklari:

MAPE	7.918
MAD	1.358
MSE	2.6611

Grafigi:

Davr(kun)	Bashorat
18	13.06
19	89.92
20	0.951

Demak, parabolik modelimiz yordamida bashorat qilgan keyingi haftalardagi mashina savdosi miqdori chiziqli trend modelida qilingan bashoratimizga nisbatan aniqroq chiqar ekan.
Xulosa
Dastlab, mart oyini dastabgi kunlarini yani dastlabgi 20 kunligini bilib olish uchun asosiy statistikalari aniqlab olindi va ular uchun ishonch oraliqlari topildi. Keyingi bosqichdamodelninggrafigiqurildivaundao‘suvchi trend borekandeganxulosagakeldik. Shungaqaramay, modelimizda trend haqiqatan ham mavjudliginivamodelimizdamavsumiylikboryokiyo‘qliginitekshirishuchunavtokorrelyatsiontahlilo‘tkazdik. Ungako‘ramodeldahaqiqatan trend mavjudekanvamavsumiylikyo‘qekan. So‘ngchiziqlivaparabolik trend modellaritahliliamalgaoshirildivaparabolikmodelningdeterminatsiyakoeffitsiyentikatta, xatoliklarikambo‘lganligiuchunparabolikmodelitanlandi.
Uningtenglamasi:
X(mashinalarsoni)= 7,01569 + 11,1841t– 0,167541t²
Determinatsiyakoeffitsiyenti:
R²= 0,883229 gateng.
Xatoliklari:

MAPE	7.26
MAD	1.28
MSE	2.3853

daniborat.