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(mashinalar soni) = 46,2762 + 4,98507*t
Determinatsiya koeffitsiyenti:

R²= 0,804918 ga teng.
Xatoliklari:

MAPE	47,322
MAD	23,002
MSD	649,976

Grafigi:

Davr(hafta)	Bashorat
37	230,72
38	235,70
39	240,69

Endi parabolik trend modelini ko‘ramiz:
Trend modeli tenglamasi:
Y(mashinalar soni) = 7,01569 + 11,1841*t - 0,167541*t**2
Determinatsiya koeffitsiyenti:

R²=0,883229 ga teng.
Xatoliklari:

MAPE	19,793
MAD	15,654
MSE	389,058
MPE

Grafigi:

Davr(hafta)	Bashorat
37	191,463
38	190,082
39	188,365

Demak, parabolik modelimiz yordamida bashorat qilgan keyingi haftalardagi mashina savdosi miqdori chiziqli trend modelida qilingan bashoratimizga nisbatan aniqroq chiqar ekan.
Xulosa
Dastlab, avtomobil sotuvchi firmaning haftalik savdo uchun asosiy statistikalari aniqlab olindi va ular uchun ishonch oraliqlari topildi. Keyingi bosqichda modelning grafigi qurildi va unda o‘suvchi trend bor ekan degan xulosaga keldik. Shunga qaramay, modelimizda trend haqiqatan ham mavjudligini va modelimizda mavsumiylik bor yoki yo‘qligini tekshirish uchun avtokorrelyatsion tahlil o‘tkazdik. Unga ko‘ra modelda haqiqatan trend mavjud ekan va mavsumiylik yo‘q ekan. So‘ng chiziqli va parabolik trend modellari tahlili amalga oshirildi va parabolik modelning determinatsiya koeffitsiyenti katta, xatoliklari kam bo‘lganligi uchun parabolik modeli tanlandi.
Uning tenglamasi:
X(mashinalar soni)= 7,01569 + 11,1841t– 0,167541t²
Determinatsiya koeffitsiyenti:
R²= 0,883229 ga teng.
Xatoliklari:

MAPE	19,793
MAD	15,654
MSE	389,058

dan iborat.