2) метод скользящей средней (верно)
3) специальные статистические таблицы
4) расчет средней геометрической
Объяснение:
Динамический ряд – это последовательность значений, которая меняется во времени. Иногда такой ряд может быть нестабильным и иметь значительный разброс значений во времени. Для того чтобы выровнять такой ряд и обнаружить скрытые изменения, можно использовать метод скользящей средней.
Как работает метод скользящей средней?
Метод заключается в том, что для каждого значения рассчитывается среднее значение на основе определенного количества предыдущих значений. Например, если мы используем метод скользящего среднего для выравнивания месячных данных о продажах, мы можем использовать 12 предыдущих месяцев для расчета каждого нового значения.
Таким образом, мы можем получить новый набор данных, который будет более стабильным и позволит нам более точно оценить изменения в динамике.
Пример
Для наглядности рассмотрим пример. Предположим, у нас есть ряд данных о продажах в магазине:
- Январь: 100
- Февраль: 80
- Март: 120
- Апрель: 90
- Май: 110
Мы можем использовать метод скользящей средней для выравнивания этого ряда. Допустим, мы выбрали окно из трех значений (то есть для каждого нового значения мы будем брать среднее значение трех предыдущих). Тогда новый ряд будет выглядеть следующим образом:
- Январь: —
- Февраль: —
- Март: 100
- Апрель: 93.33 (среднее значение января-марта)
- Май: 106.67 (среднее значение февраля-апреля)
Выводы из метода скользящей средней могут быть полезными при анализе данных, так как он позволяет получить более стабильный ряд значений и отследить изменения в динамике. Однако, как и при любом другом методе анализа данных, важно учитывать особенности конкретной задачи и не злоупотреблять использованием метода.
Динамический ряд — это последовательность наблюдений за определенным явлением, производством или продажами товаров. Одной из задач анализа динамических рядов является выравнивание ряда, то есть устранение случайных колебаний и выделение тренда.
Один из методов выравнивания динамического ряда — это метод скользящей средней. Он заключается в том, что для каждой точки ряда вычисляется среднее значение по предшествующим точкам. Таким образом, скользящая средняя позволяет устранить случайные изменения и более точно оценить общий тренд.
Для использования метода скользящей средней необходимо определить размер окна или интервала, по которому будет проводиться усреднение. Этот размер зависит от характеристик исходного ряда и может быть подобран на основе определенных критериев.
Метод скользящей средней широко используется в экономическом анализе для прогнозирования различных показателей, таких как продажи, доходы и затраты. Он также применяется в инженерии и науке для анализа различных процессов.