Анализ рядов динамики в электронных таблицах | страница 21

. Дайте определение выражению ЛИНИЯ СОПРОТИВЛЕНИЯ.

Проведём экспоненциальное сглаживание. Подберём такой период сглаживания, чтобы получить линию поддержки на графике (рис. 8.25). Для удобства введём формулы для пересчёта периода в коэффициент альфа. А сами формулы сглаживания пускай ссылаются на наши коэффициенты. Таким образом, можно менять значение n в одной ячейке таблицы, а столбец сглаженных значений и график будут пересчитываться автоматически.

Рис. 8.25. Экспоненциальное сглаживание

Задание. Проведите экспоненциальное сглаживание и нанесите EMA на график T+S+E. Подберите такой период сглаживания, чтобы сглаженная линия стала линией поддержки для графика.

Мы рассмотрели основные методы сглаживания на примере аддитивной модели. Теперь пришло время для мультипликативной модели.

Данные уже сгенерированы. Остаётся скопировать их на новый лист и проделать все рассмотренные выше манипуляции.

Задание. Скопируйте данные мультипликативной модели на новый лист. Проведите сглаживание этого ряда динамики всеми методами, описанными выше в разделе 8.

Мы рассмотрели в разделе 8 различные методы МЕХАНИЧЕСКОГО ВЫРАВНИВАНИЯ рядов динамики, или механического сглаживания. Это различные вариации на тему скользящей средней. Слово «механическое» намекает, что с нашими данными производят механические действия, похожие на механическое движение из курса физики.

Задание. Дайте определение выражению МЕХАНИЧЕСКОЕ ВЫРАВНИВАНИЕ.

В данном разделе мы переходим к так называемому АНАЛИТИЧЕСКОМУ ВЫРАВНИВАНИЮ. Это получение уравнения тренда и соответствующей линии тренда на графике. Слово «аналитическое» намекает на методы математического анализа функций. Студенты для краткости называют этот предмет «матан». Когда мы используем уравнения, обычно говорят про аналитические методы. Так что здесь должно появиться уравнение. Уравнение тренда.

Задание. Дайте определение выражению АНАЛИТИЧЕСКОЕ ВЫРАВНИВАНИЕ.

На самом деле, мы уже рассмотрели все возможные способы построения уравнения тренда. Это произошло в предыдущей работе, где мы изучали взаимосвязь явлений [2]. И называлось это РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. Напомним, что это такое. Регрессия (в статистике) — это построение уравнения связи В СРЕДНЕМ. Исходные данные — это точки, разбросанные вокруг линии (или многомерной поверхности). Линия может быть прямой или кривой. Коэффициенты уравнения подбирают так, чтобы линия проходила ближе к исходным точкам. То есть чтобы разброс точек вокруг этой линии был меньше, чем для любой другой линии.