Một số phương pháp đơn giản để dự đoán thống kê

Ta có phương trình hồi quy theo thời gian:

Y_t = f(t, a_o , a₁,..., a_n )

Có thể dự đoán bằng cách ngoại suy hàm xu thế: {}

Yˆ size 12{ { hat {Y}}} {}_t+h= f( t+h, a­₀, a₁,..., a_n)

Trong đó: h = 1,2,3,...

Yˆ size 12{ { hat {Y}}} {}_t+h: mức độ dự đoán ở thời gian t+h

Phương pháp này có thể sử dụng khi các lượng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ bằng nhau.

Ta đã biết lượng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân được tính theo công thức:

δ ¯ = y n − y 1 n − 1 size 12{ {overline {δ}} = { {y rSub { size 8{n} } - y rSub { size 8{1} } } over {n - 1} } } {}

từ đó ta có mô hình dự đoán:

yˆ size 12{ { hat {y}}} {}_n+h = y_n + δ¯ size 12{ {overline {δ}} } {} *h (h= 1,2,3...)

trong đó y_n : mức độ cuối cùng của dãy số thời gian

• Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình

Phương pháp dự đoán này được áp dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ bằng nhau.

Ta đã biết tốc độ phát triển trung bình được tính theo công thức

_{t ¯ = y n y 1 n − 1 size 12{ {overline {t}} = nroot { size 8{n - 1} } { { {y rSub { size 8{n} } } over {y rSub { size 8{1} } } } } } {}}

trong đó:

y_1­: mức độ đầu tiên của dãy số thời gian

y_n: mức độ cuối cùng của dãy số thời gian

Từ công thức trên có mô hình dự đoán sau:

_{Yˆ size 12{ { hat {Y}}} {}n+h} = y_n *( t)^{hhhhh hhhh h1111 11}+_

h