ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
Квартал 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
2
D
0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
3
D
0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0
4
D
0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1
Такое сезонное колебание можно изобразить графически на рисунке.
Из уравнения зависимости потребления электроэнергии можно получить
модели для каждого квартала:
1 квартал -
,
~
~~
ty
β
α
+
=
2 квартал -
,
~
~~
2
δ
β
α
++
=
ty
3 квартал -
,
~
~
~
3
δ
β
α
++
=
ty
4 квартал -
,
~
~~
4
δ
β
α
++
=
ty
Усредняя четыре полученных уравнения, получим усредненную линию
регрессии
,
~
~~
ty
β
α
+=
где
4
~
4
~
432
δ
δ
δ
α
α
+
+
+
=
, а
β
β
~
=
. Расстояние между
определенной линией регрессии любого квартала и усредненной линией,
которое представлено разностью значений постоянного члена в уравнении
регрессий, дает оценку сезонных отклонений в рассматриваемом квартале.
Она составляет для 1 квартала -
α
α
−
~
, для 2 квартала -
α
δ
α
−+
2
~
, для 3
квартала -
α
δ
α
−+
3
~
, для 4 квартала -
α
δ
α
−
+
4
~
. Сумма сезонных отклонений
должна быть равна 0, проверим это:
=++
+
−
=
−
+
+
−
+
+−++−
432432
4
~
4
~
~
~
~
δ
δ
δ
α
α
α
δ
α
α
δ
α
α
δ
α
α
α
=+++
+
+
+
⋅−=
432
432
4
~
4
4
~
4
δδδ
δ
δ
δ
α
α
0
~
4
~
4
432432
=
+
+
+
−
−
−
−=
δ
δ
δ
δ
δ
δ
α
α
.
Выбор эталонной категории не оказывает воздействия на сущность
уравнений регрессии. Сам выбор определяет форму представления
коэффициента регрессии. Пусть в нашем примере выбрана эталонная
категория для второго квартала. Тогда вводим новую фиктивную
переменную
1
1
=D
, если наблюдение относится к 1 кварталу, и 0 иначе и
опустим переменную
2
D
, т.к. фиктивная переменная для эталонной
1
2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
x
y
1
2
3
4
Сезонные колебания, смоделированные
при помощи фиктивных переменных
Квартал 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
D2 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
D3 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0
D4 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1
Такое сезонное колебание можно изобразить графически на рисунке.
y
1
2
3
4
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 x
Сезонные колебания, смоделированные
при помощи фиктивных переменных
Из уравнения зависимости потребления электроэнергии можно получить
модели для каждого квартала:
~ ~
1 квартал - y = α~ + β t ,
~ ~
2 квартал - y = α~ + β t + δ 2 ,
3 квартал - y = α~ + β~t + δ 3 ,
~
~ ~
4 квартал - y = α~ + β t + δ 4 ,
Усредняя четыре полученных уравнения, получим усредненную линию
~
~ ~ = 4α + δ 2 + δ 3 + δ 4
α ~
регрессии ~y = α~ + β t , где 4 , а β = β . Расстояние
между
определенной линией регрессии любого квартала и усредненной линией,
которое представлено разностью значений постоянного члена в уравнении
регрессий, дает оценку сезонных отклонений в рассматриваемом квартале.
Она составляет для 1 квартала - α~ − α , для 2 квартала - α~ + δ 2 − α , для 3
~
квартала - α + δ 3 − α , для 4 квартала - α~ + δ 4 − α . Сумма сезонных отклонений
должна быть равна 0, проверим это:
α~ − α + α~ + δ 2 − α + α~ + δ 3 − α + α~ + δ 4 − α = 4α~ − 4α + δ 2 + δ 3 + δ 4 =
4α~ + δ 2 + δ 3 + δ 4
= 4α~ − 4 ⋅ + δ2 + δ3 + δ4 =
4
= 4α~ − 4α~ − δ 2 − δ 3 − δ 4 + δ 2 + δ 3 + δ 4 = 0 .
Выбор эталонной категории не оказывает воздействия на сущность
уравнений регрессии. Сам выбор определяет форму представления
коэффициента регрессии. Пусть в нашем примере выбрана эталонная
категория для второго квартала. Тогда вводим новую фиктивную
переменную D1 = 1 , если наблюдение относится к 1 кварталу, и 0 иначе и
опустим переменную D2 , т.к. фиктивная переменная для эталонной
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- …
- следующая ›
- последняя »
