Előadást letölteni
Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon
1
Statisztika II. X. Dr. Szalka Éva, Ph.D.
2
Szezonális ingadozások elemzése
Dr. Szalka Éva, Ph.D.
3
Alapfogalmak A statisztikai elemzés szempontjából az idősornak három összetevője van. alapirányzat (trend) Periodikus ingadozás véletlenszerű ingadozás Dr. Szalka Éva, Ph.D.
4
Szezonalitás Többnyire rövid távú ingadozás
Feltételezzük az időben állandó hullámhosszat és szabályos amplitúdót Dr. Szalka Éva, Ph.D.
5
Szezonális ingadozások
A szezonhatás vizsgálatánál arra keresünk választ, hogy a szezonalítás milyen mértékben vagy arányban téríti el az idősor értékét az alapirányzattól. Vizsgálatánál az idősor adataiból ki kell szűrnünk a trendhatást és a véletlen hatást . A szezonalitást additív modell esetén szezonális eltérésekkel, multiplikatív modell esetén pedig szezonindexekkel jellemezzük. Dr. Szalka Éva, Ph.D.
6
Szezonális eltérés Dr. Szalka Éva, Ph.D.
7
Szezonális eltérés Lineáris trend esetében a kapott szezonális eltérések összege nullával egyenlő. Más trendfüggvények esetében: Ilyen esetben a szezonális eltérések korrekciójára van szükség, ekkor a kiszámolt szezonális eltéréseket nyers szezonális eltéréseknek nevezzük. Dr. Szalka Éva, Ph.D.
8
Szezonindex vagy Dr. Szalka Éva, Ph.D.
9
Szezonindex A szezonindexnél is célszerű korrekciót végezni, ha a trendet nem exponenciális függvénnyel írtuk le. Dr. Szalka Éva, Ph.D.
10
Véletlenhatás Additív összefüggés esetén:
Multiplikatív összefüggéskor pedig: Dr. Szalka Éva, Ph.D.
11
Extrapoláció A trendegyenlet meghatározásával előrejelzést (extrepoláció) végezhetünk. A meghatározott trendegyenletbe behelyettesítjük a becsülni kívánt évhez tartozó „ti”-értéket, és kiszámoljuk a trendértékét. Ezután ha van szezonhatás, akkor azzal korrigálunk. Additív összefüggés esetén a kiszámított trendértéket hozzáadjuk a szezonális eltérést, multiplikatív összefüggéskor a trendértéket megszorozzuk a szezonindexszel. Dr. Szalka Éva, Ph.D.
Hasonló előadás
