Проверяемый текст
Кондрашов, Аркадий Борисович; Формирование эффективной стратегии развития промышленных предприятий и способы ее реализации (Диссертация 2003)
[стр. 88]

степеней свободы и уровня значимости (по вероятности) характеризуется критическими значениями отдельно для степеней свободы от 120 и для бесконечности ©о.
Табличные значения определяются на основе данных об объеме выборки (в терминах степеней свободы =
п 1) и заданных уровней значимости по вероятности.
Вероятность представляет долю суммарной площади двух "хвостов"
t-распределения.
Число степеней свободы связано с числом возможных способов
варьирования данных при тех ограничениях, которые налагаются процедурой вычислений.
Вопрос о том, принадлежат прогнозные значения данной совокупности
временному ряду или нет, может быть решен при применении так называемой пулевой гипотезы.
Нулевая гипотеза основывается на следующих предположениях: вначале предполагается, что разность между х и п незначительна, и что любое прогнозируемое значение разности случайно или обусловлено случайной ошибкой; выбирается подходящее значение уровня значимости, например
(р=0,05).
Оно но таблице t-распределения соответствует критическому значению t = 1,96; устанавливаются критерии, отвергающие или не отвергающие нулевую гипотезу: нулевая гипотеза отвергается, если ^ > \z\ tp=o,05 (=1,96); не отвергается, если 1 1< tp=0,05 (=1,96).
В свою очередь: sl-fn t (2.19) где z значение в стандартных единицах любой переменной, т.е.
преобразованное в разность от средней в единицах стандартного отклонения;
X средняя арифметическая выборки; ц арифметическая генеральной совокупности; п длина временного ряда (число периодов): s стандартное отклонение в генеральной совокупности.
Если нулевая гипотеза отвергается, то вывод состоит в том, что выборка со средней (*)
не принадлежит совокупности со средней (р) и разность между двумя средними значима.
В этом случае прогнозные значения временного
109
[стр. 96]

рядов, изменение динамики которых происходит примерно с постоянным темпом роста, в этом случае прогнозное значение соответствует его представлению в виде показательной или экспоненциальной кривой, проведенной через две крайние точки.
При такой динамике процесса прогнозное значение временного ряда на г шагов вперед может быть рассчитано по зависимости: yn+i —упТ (2.4) где yn+i прогнозная оценка значения уровня ряда в точке п+г, уп факгическое значение в последней п-точке ряда; Т— средний темп роста, рассчитанный для анализируемого временного ряда, выраженный коэффициентом.
Рассмотренные методы прогнозирования имеют ряд недостатков из-за того, что исключается информация промежуточных уровней временных рядов.
В том случае, когда не наблюдаются косвенные признаки использования простых методов прогнозирования и не подтверждается гипотеза о существовании тренда, используется метод сглаживания временного ряда с помощью скользящей средней [49, с.
18-22] или прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста [49, с.25-34] и проверки репрезентативности прогноза.
Проверка репрезентативности установления прогноза производится различными методами.
Наиболее предпочтительными для этой цели на наш взгляд подходит критерий tраспределения Стьюдента: 96 СТ/-Д (2.5) где хсредняя арифметическая выборки; д арифметическая генеральной совокупности; а стандартное (среднеквадратическое) отклонение в генеральной совокупности; п длина временного ряда (число периодов).
Табличное значение t-распределения [90, с, 121] в зависимости от степеней свободы и уровня значимости (по вероятности) характеризуется критическими значениями отдельно для степеней свободы от 120 и для бесконечности °°.
Табличные значения определяются на основе данных об объеме выборки (в терминах степеней свободы =
n1) и заданных уровней значимости по вероятности.
Вероятность представляет долю суммарной площади двух ''хвостов”
1распределения.
Число степеней свободы связано с числом возможных способов


[стр.,97]

варьирования данных при тех ограничениях, которые налагаются процедурой вычислений.
Вопрос о том, принадлежат прогнозные значения данной совокупности
временного ряда или нет, может быть решен при применении так называемой нулевой гипотезы.
Нулевая гипотеза основывается на следующих предположениях: вначале предполагается, что разность между х и п незначительна, и что любое прогнозируемое значение разности случайно или обусловлено случайной ошибкой; выбирается подходящее значение уровня значимости, например
(рЮ,05).
Оно по таблице {-распределения соответствует критическому значению t=l,96; устанавливаются критерии, отвергающие или не отвергающие нулевую гипотезу: нулевая гипотеза отвергается, если Z>tp=,o.o5(1.96); не отвергается, если ZY /1 В свою очередь: Z=— ~= (2.6) s / \П где Z — значение в стандартных единицах любой переменной, те.
преобразованное в разность от средней в единицах стандартного отклонения;
х — ередняя арифметическая выборки; р арифметическая генеральной совокупности; п— длина временного ряда (число периодов); s стандартное-отклонение в генеральной совокупности.
1.
Если нулевая гипотеза отвергается, то вывод состоит в том, что выборка со средней
(х) не принадлежит совокупности со средней (р) и разность между двумя средними значима.
В этом случае прогнозные значения временного
ряда считаются.
Если нулевая гипотеза не отвергается, то гипотетическое утверждение о том, что между выборочной средней (х) и средней прогнозируемого периода (р) нет значимой разности, она носит случайный характер и обусловлена ошибкой выборки, а выборка со средней (х) принадлежит совокупности со средней (р).
В случае, когда нулевая гипотеза не отвергается, это еще не свидетельствует о том, что она безоговорочно должна быть принята.
Окончательный ответ на этот вопрос может дать проверка соответствия величины (Z) стандартного отклонения от средней в генеральной совокупности по величине вероятности (р).
При величине Z<1 с нулевой гипотезой можно согласиться, так как в этом случае гипотеза верна с 97

[Back]