Excel задача Изучение методов прогнозирования временных рядов и аппроксимации данных с помощью электронных таблиц

Цель работы: изучение методов прогнозирования временных рядов и аппроксимации данных с помощью электронных таблиц. Указания к выполнению работы 1 Наберите исходные данные для анализа как показано на рисунке. Обратите внимание, что нам известны данные только с 1 ноября до 29 ноября, следовательно и прогноз мы будем делать вечером 29 ноября. 2 Исходя из предположения, что динамика линейна (линейная реляционная модель y=a*x+b), построим диаграмму с линией тренда. ...... 3 Щелкните правой кнопкой мыши на одну из точек диаграммы и выберите "добавить линию тренда" ....... 4 Добавим в столбик А еще 3 дня. В ячейку С21 напишем Прогноз. В столбик С внесем формулу из диаграммы, где вместо Х будем использовать значение из столбика А (т.е. заменим математическую переменную, на ячейку Excel). Если в ячейки получилось не вещественное число, исправьте формат ячейки. 5 Экспортируйте формулу в 23 и 24 строку (скопируйте ячейку). В результате должен получиться следующий прогноз. 6 Теперь проверим, насколько наш прогноз отличается от реального значения. Внесите в столбик В реальный курс доллара, который наблюдался в эти дня (ячейки В22:В24). 7 В столбик D рассчитайте абсолютную погрешность, которая показывает на сколько мы ошиблись в нашем прогнозе (разность между прогнозируемыми на наблюдаемыми величинами). Абсолютная погрешность не дает нам четкого представления на сколько мы ошиблись в нашем прогнозе. ................ 8 Перейдите на следующий лист, Попробуйте самостоятельно спрогнозировать курс Евро за тот же период исходя из предположения о линейной зависимости, (данные приведены ниже). Прогноз постройте на 30.11.2016, 01.12.2016 и 02.12.2016 в столбике С. 9 Постройте на следующем листе линию тренда для данных. Из предположения, что зависимость - полиномиальная со степенью 2 (т.е. квадратичная зависимость (парабола) или нелинейная регрессионная модель y=a*x^2+b*x+c). ................. 10 Вставьте новый лист. Внесите на него следующие данные. Из предположения, что зависимость полиномиальная со степенью 3 (кубическая парабола y=a*x^3+b*x^2+c*x+d) получите значение прогноза (аппроксимации) для значений 6 и 6,5. Обратите внимание, что в данном случае у нас нет наблюдаемых данных в столбике В, и, следовательно, мы не можем оценить ошибку нашего прогноза (аппроксимации).