2) метод стандартизации
3) расчет средней геометрической
4) специальные статистические таблицы
Объяснение:
Для выравнивания динамического ряда, то есть ряда, который имеет тренд, сезонность и шум, можно использовать метод наименьших квадратов. Этот метод позволяет аппроксимировать ряд линейной или нелинейной функцией.
Суть метода заключается в том, что мы пытаемся найти такую функцию, которая будет наилучшим образом описывать наш ряд. Функция выбирается таким образом, чтобы сумма квадратов отклонений значений ряда от значения функции была минимальной.
Для линейной аппроксимации используется формула y = a + bx, где y — значение временного ряда в определенный момент времени, x — номер этого момента времени (обычно это просто порядковый номер), a и b — коэффициенты линейной функции. Для нелинейной аппроксимации используются другие формулы.
Процесс аппроксимации можно выполнить в программе Excel, используя функцию TREND, которая автоматически найдет значения a и b для линейной аппроксимации. Также существуют специальные программы, которые позволяют проводить более сложную аппроксимацию и получать графическое представление результата.
Важно понимать, что метод наименьших квадратов не дает гарантии того, что аппроксимация будет точной. Однако этот метод является одним из наиболее распространенных и простых способов выравнивания динамического ряда.
Этот метод заключается в нахождении такой линейной функции, которая наилучшим образом аппроксимирует данный ряд. Для этого сначала определяются коэффициенты регрессии (наклон и пересечение оси Y с прямой), затем используется полученная функция для выравнивания ряда. Таким образом, получается новый ряд значений, который имеет более плавный характер и более точно соответствует тому, что мы ожидаем увидеть.
Однако стоит помнить, что метод наименьших квадратов не всегда является оптимальным способом выравнивания динамических рядов. Например, если данные имеют ярко выраженную нелинейность или шумы в данных, то использование данного метода может привести к неправильным выводам. Поэтому перед использованием метода необходимо проводить анализ данных и выбирать подходящий под конкретный случай метод выравнивания динамического ряда.