164,3=11a0
a0=14,9.
-60,5=110a1,
a1=- 0,55.
Таким образом: y = 14,9- 0,55*t .
Значит, мы можем сделать прогноз развития показателя. Так, в 2006 году урожайность зерновых культур составит:
y = 14,9- 0,55*6 =11,6.
Для нахождения интервала колебания значения изучаемого явления необходимо определить среднеквадратическую ошибку отклонений расчетных уровней ряда от фактических по формуле:
(2.16)
где
- уровни эмпирического ряда;– средняя эмпирического ряда;
- среднее квадратическое отклонение;
- число периодов.
Величина доверительного интервала определяется по формуле:
,где t – 2.
Тогда получаем следующий прогнозный интервал:
Средняя урожайность зерновых культур в 2006 году составит
; шт. шт.2.4 Графическое изображение прогноза
Построим прогноз на графике:
Условные обозначения:
- уровни ряда;х – периоды;
у – урожайность зерновых культур.
Рисунок 2.4- Прогноз на 2006 год по урожайности зерновых культур.
В 2006 году средняя урожайность зерновых культур может составить в пределах от 6,08 до 17,12 единиц.
а) Оценим урожайность зерновых культур по критерию нулевого среднего по формулам:
, (2.17) , (2.18)где
- среднее значение остатка;d – остаток;
у – эмпирическое значение показателя;
уt – теоретическое значение показателя;
n – число периодов.
Так как значение среднего остатка не равно нулю, то урожайность зерновых культур неадекватна по критерию нулевого среднего.
б) Оценим урожайность зерновых культур по критерию Дарбина-Уотсона по формуле:
, (2.19)где D – коэффициент Дарбина-Уотсона;
di – остаток i-го периода;
di-1 – остаток i-1-го периода.
Коэффициент Дарбина-Уотсона равен 0,67, что подтверждает хорошее качество урожайности.
в) Оценим урожайность зерновых культур по методу серий.
Уровень урожайности зерновых культур определяется по количеству одинаковых групп знаков:
Рассчитаем критическую длину и критическое число серий по формулам:
(2.20)
(2.21)
где Nкр – критическое число серий;
Lкр – критическая длина серий;
n – число уровней ряда.
Средняя ошибка:
где
- среднее значение остатка- остаток i- ого периода
n – число периодов
=
Остаточные дисперсия и среднее квадратическое отклонение:
где
- среднее квадратическое остаточное отклонение;- остаточная дисперсия;
d – остатки;
n – число уровней;
=
=
3. Индексы
В статистике под индексом понимается относительный показатель, характеризующий изменение объема или уровня какого-либо сложного экономического явления, состоящего из элементов непосредственно несоизмеримых.