Idősorok elemzése dr. Jeney László egyetemi docens

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Kvantitatív Módszerek
Advertisements

Gazdasági informatika
Regionális elemzések módszerei
Grafikus ábrázolási módszerek
A szórás típusú egyenlőtlenségi mutatók
Földrajzi összefüggések elemzése
Excel: A diagramvarázsló használata
Diagramkészítés.
Grafikus ábrázolás.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Ozsváth Károly TF Kommunikációs-Informatikai és Oktatástechnológiai Tanszék.
Lineáris korreláció és lineáris regresszió. A probléma felvetése y = 1,138x + 80,778r = 0,8962.
Regresszióanalízis 10. gyakorlat.
Microsoft Excel Diagramok.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Kvantitatív módszerek
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
STATISZTIKA II. 7. Előadás
Szükségünk lesz valamilyen spreadsheet / táblázat kezelő programra Pl. OpenOffice, MS Excel.
Szükségünk lesz valamilyen spreadsheet / táblázat kezelő programra
Kvantitatív Módszerek
Többváltozós adatelemzés
A sztochasztikus kapcsolatok (Folyt). Korreláció, regresszió
Lineáris regresszió.
DEMOGRÁFIA Alapfogalmak, mutatók
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Regresszió-számítás március 30. Dr. Varga Beatrix egyetemi.
Területi eloszlások és földrajzi összefüggések elemzése Regionális és környezeti elemzési módszerek I. BME Regionális és környezeti gazdaságtan mesterszak.
BIOLÓGUS INFORMATIKA 2008 – 2009 (1. évfolyam/1.félév) 6.
Regionális elemzések módszerei
Gazdaságstatisztika Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Az Internet-felhasználás területi egyenlőtlenségeinek előrejelzése Magyarországon VIII. Fiatal Regionalisták konferenciája Győr, Készítette: Zsom.
Oszlopdiagram dr. Jeney László egyetemi adjunktus
Nagyváros–vidék egyenlőtlenség Kelet-Közép-Európában
A nagyvárosok, mint az európai térszerkezet kitüntetett pontjai
A területi koncentráció elemzése
Regionális elemzések módszerei
Egyéb grafikus ábrázolási módszerek: grafikon és radardiagram
Gazdaságstatisztika Konzultáció a korreláció- és regressziószámítás, idősorok elemzése témakörökből.
III. előadás.
2. előadás Viszonyszámok
Térbeli gazdasági folyamatok tényezőkre bontása
Földrajzi összefüggések elemzése: sztochasztikus módszerek
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Trendelemzés előadó: Ketskeméty László
Nagyváros–vidék egyenlőtlenség Kelet-Közép-Európában
Nagyváros–vidék egyenlőtlenség Kelet-Közép-Európában
Egyszerűbb grafikus ábrázolási módszerek
dr. Jeney László egyetemi adjunktus Regionális elemzések módszerei
Adatsorok típusai, jellegadó értékei
Nagyváros–vidék egyenlőtlenség Kelet-Közép-Európában
A szórás típusú egyenlőtlenségi mutatók
Földrajzi összefüggések elemzése: sztochasztikus módszerek
Területi eloszlások összevetése: Hoover index
5. Kalibráció, függvényillesztés
Az európai nagyvároshálózaton belüli fejlettségi különbségek
Rangsoroláson és pontozáson alapuló komplex mutatók
Területi egyenlőtlenségek grafikus ábrázolása: Lorenz-görbe
Pont- és burorékdiagram
Területi egyenlőtlenségi mutatók, földrajzi összefüggés-elemzések
A lineáris függvény NULLAHELYE
Nagyváros–vidék egyenlőtlenség Kelet-Közép-Európában
2. Regresszióanalízis Korreláció analízis: milyen irányú, milyen erős összefüggés van két változó között. Regresszióanalízis: kvantitatív kapcsolat meghatározása.
Mérési skálák, adatsorok típusai
A nagyváros–vidék kettősség az európai térszerkezetben
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
A területi koncentráció mérése és a kitüntetett helyzetek
Előadás másolata:

Idősorok elemzése dr. Jeney László egyetemi docens jeney@elte.hu Gazdasági folyamatok térbeli elemzése Pesti karok I. alapszakjai (BSc/BA) 2017/2018, I. félév BCE GGF Intézet Gazdaságföldrajz és Jövőkutatás Központ

Idősorok típusai: állapot és tartam idősorok Pl. csapadék, vándorlás, természetes szaporodás, külföldi működő-tőke beáramlása, turista-érkezések Adatsor tagjai összegezhetők (pl. napi csapadékok  havi csapadék) Adatsor tagjai csoportosíthatók (pl. minden év januári vendégforgalma) Állapot idősorok: Pl. népességszám, GDP, munkanélküliek, személygépkocsik Adatsor tagjai nem összegezhetők (max átlagolhatók) Mindkét idősortípusra igaz: Tagok sorrendje kötött, fel nem cserélhető, időrend (területi adatsor esetén ilyen nincs) 2

Idősorok elemzésénél használt indexek Bázisindex: idősor elemeinek kifejezése a bázisidőpont %-ában Láncindex: idősor elemeinek kifejezése az előző időpont %-ában Növekedés mérési lehetőségei mennyivel nőtt a népességszám? hányszorosára nőtt a népességszám? hány százalékára nőtt a népességszám? hány százalékkal nőtt a népességszám? Évente átlagosan hány százalékkal nőtt a népességszám?  évi átlagos növekedési ráta 3

Idősorok ábrázolása: vonaldiagram (grafikon) 4

Grafikon azonos időközű idősoroknál Excel: „Grafikon” diagramtípus 2 dimenziós összehasonlítás Független dimenzió: idő Időpontok: x helyett t tengely Évszámok egyszerű tengelyfeliratok Feltételezzük, hogy a pontok között egyenletes a változás Forrás: KSH 5

Grafikon eltérő időközű idősooknél Excel: „Pontdiagram” diagramtípus 2 dimenziós összehasonlítás Független dimenzió: idő Időpontok: x helyett t tengely Évszámok is adatsorok Feltételezzük, hogy a pontok között egyenletes a változás Forrás: EuroStat 6

Grafikus ábrázolási módszerek Grafikus ábrázolási módszerek 2 típusa Általános statisztikai grafikus módszerek (diagramok) Térképészeti, térinformatikai eljárások (GIS) Funkciói: eszköz és cél Kutatási munka: elemzési eszköz Szöveg, prezentáció: illusztrációs cél Diagram és szöveg viszonya Jó, ha szöveg nélkül is megállja a helyét (főleg PowerPoint-ban) De: nem helyettesítheti az elemzést: (minden ábrához legyen szöveg) 7

Minden lényeges információ rajta legyen (ismétlődés nélkül) Diagramcím kell, de ritkán szerepel a diagramon Word: ábra alá külön sorba (így utólag is könnyebben módosítható a cím) Inkább az ábra alatti címben szerepel Vizsgált terület: pl. Magyarország (területi szint: pl. NUTS2-es régiók) Vizsgált jelenség: pl. regionális gazdasági fejlettségi különbségek Mutató: pl. egy főre jutó GDP Vizsgált idő (vagy időszak): pl. 2004 (vagy 2004–2012) Inkább a kategóriatengely feliratainál szerepel Mértékegység, pl. amerikai dollár/fő Egyik infó se szerepeljen egyszerre két helyen (vagy a címben vagy a kategóriatengelyen) Mindig legyen forrásmegjelölés (PowerPoint-ban is) 8

Analitikus trendelemzés 9

Regressziószámítás a regionális elemzésekben Regresszió alkalmas becslésre, előre- vagy visszajelzésre Változókapcsolatokat valószínűségi (sztochasztikus) függvénykapcsolatként értelmezi Függő és független (vagy magyarázó) változók Független: x tengely, fajlagos mutató nevezője, bal oszlop Függő: y tengely, fajlagos mutató számlálója, jobb oszlop Típusai: Lineáris vagy nem lineáris Két- vagy többváltozós 10

Regressziós diagram: pontdiagram speciális típusa 2 dimenziós összehasonlítás Ha van a pontoknak irányultsága (vonalban vannak: van összefüggés a két adatsor között)  regresszió: alkalmas az összefüggés elemzésére Fehér háttér Legyen tengelyfelirat Jelmagyarázat csak több adatsornál 11 Forrás: KSH T-Star

Kétváltozós lineáris regresszió Determinációs együttható (R2) itt a Pearson-féle lineáris korrelációs együttható négyzete y = a + bx x: magyarázó (független) változó b: regressziós együttható (regressziós koefficiens): az egyenes meredekségét vagy dőlését jelöli (az x értékének egységnyi növekedése y értékének mekkora mértékű és milyen irányú változását vonja maga után a: regressziós állandó (konstans): értéke megegyezik az egyenes y tengelyen tapasztalt metszéspontjával (a értéke egyenlő y értékével x = 0 helyen) y: a függő változó regressziós egyenlet alapján becsült értéke 12

Nem lineáris összefüggések Nem lineáris regressziós egyenletek alaptípusai Logaritmikus: y = a + (b * lnx) Polinomiális: y = a + (b1 * x) + (b2 * x2) + … + (bn * xn) Exponenciális y = a * bx Hiperbolikus y = a + b / x Hatványkitevős y = a * xb Determináció együttható (R2)dönti el, melyik írja le legjobban az adott összefüggést Azt a trendvonaltípust érdemes választani, amelynél magasabb az R2 értéke Elemzésük és értelmezésük nehézkesebb, mint a lineáris egyenleteké Idősorok elemzésénél, trendszámításban gyakrabban használják mint a területi adatok keresztmetszeti vizsgálatában 13

Kétváltozós lineáris regresszó számítása Excelben A két adatsor egymás mellé rendezése úgy, hogy a bal oldalon az x tengelyre kerülő változó legyen. Szórásdiagram készítése (pontdiagram) Formázási műveletek Jobb klikk valamely pontra: trendvonal felvétele Egyenlet és R2 látszik Számítás 14

Analitikus trendelemzés Idősorok összetevői: trend, ingadozások, törések Trendelemzés regresszió segítségével Független változó: vízszintes (x) tengely  t tengely Függő változó: függőleges y tengely Trendvonal mutatja az idősor fő tendenciáját Regresszió alkalmas becslésre, előre- vagy visszajelzésre: adott t időpontban mekkora y érték valószínűsíthető a trend alapján Trendvonal meghosszabbítása előre: előrejelzés (prognózis) Trendvonal meghosszabbítása hátra: visszajelzés a múltra Az idősor ismert időtartalmán belüli, „közbülső” t időpontban becslés y értékére Annyival lehet előre- vagy visszajelezni, amilyen hosszú ismert idősorunk van Képletben kerekítés, függvénnyel pontosabb: Excel  fx= ELŐREJELZÉS () 15

Példa egy idősor analitikus trendelemzésére Pontosabb a becslés ha tényezőkre bontunk Fajlagos mutatót számlálóra és nevezőre Részterületekre Trendvonal kiválasztásánál szempont R2 „Értelmes” érték 16

Feladat Becsüljük meg Nógrád megye telefonellátottságát 2005-re! A lineáris trendvonal alapján mekkora lenne a telefonellátottág (ezer lakosra jutó telefonvonalak száma) 2005-ben? Mennyivel változna a becslés, ha külön-külön előrejeleznénk a népességszámot és a telefonvonalak számát, és a 2005-re becsült 2 értékből számítanánk ki az ezer lakosra jutó telefonvonalak számát? A lineáris vagy az exponenciális trendvonal alapján érdemes becsülni? 17

Időbeli mozgóátlag Idősor tagjainak eredeti értéke helyett az idősorban szomszédjaival közös tagjainak átlagértékét vesszük figyelembe Átlagolásba 3, 5, 7 vagy több tag is bevonható (minél több annál inkább rövidül az adatsor) A mozgóátlagolás többször is megismételhető: az átlagértékeket is lehet tovább átlagolni (minél többször, annál inkább rövidül az adatsor) Előnye: Egyszerűbb matematikai háttér (csak átlagolni kell) Hátránya: Rövidül az idősor  csak hosszú idősorok esetén érdemes alkalmazni Nem lehet vele előrejelzést készíteni 18

Időbeli mozgóátlag év y 1. 2. 3. 2006 41 2007 45 42 2008 40 43 2009 48 50 2010 54 57 59 60 2011 76 75 73 71 2012 95 87 81 78 2013 90 80 77 2014 58 72 70 2015 68 2016 19

Példa egy idősor analitikus mozgóátlagolására 20