Автор: Пользователь скрыл имя, 04 Февраля 2013 в 22:29, курсовая работа
Может показаться, что наивное прогнозирование является чрезмерно упрощенным методом. В то же время необходимо отметить и сильные стороны такого приема. Для проведения наивного прогноза не требуется наличия накопленной статистической базы. Наивный прогноз позволяет работать и при ее отсутствии. Наивный прогноз понятен, прост в подготовке, быстр в реализации, не требует фактически никаких затрат. Основным недостатком наивного прогнозирования является низкая точность прогноза. Другие методы прогнозирования могут дать более точные результаты, но, являясь более сложными, могут потребовать и более высоких затрат на их применение. Поэтому по критерию соотношения затрат на реализацию и точности прогнозирования менеджеры должны определиться, какой метод прогнозирования им следует применять.
Вычисления выполнены в Microsoft Excel. Результаты вычислений помещены в табл. 9.
Таблица 9
Прогноз потребления основных продуктов питания по числу постояльцев гостиницы
Число постояльцев |
Прогноз потребления основных продуктов питания | ||
Линейная зависимость |
Экспоненциальная зависимость |
Квадратичная зависимость | |
200 |
1347 |
1352 |
1342 |
220 |
1427 |
1418 |
1426 |
230 |
1467 |
1453 |
1467 |
250 |
1547 |
1524 |
1549 |
260 |
1586 |
1561 |
1589 |
270 |
1626 |
1599 |
1630 |
280 |
1666 |
1638 |
1669 |
290 |
1706 |
1678 |
1709 |
300 |
1746 |
1718 |
1748 |
320 |
1825 |
1803 |
1826 |
330 |
1865 |
1847 |
1864 |
350 |
1945 |
1937 |
1940 |
Взаимосвязь между объемом потребления и численностью постояльцев
Точки на диаграмме образуют область, похожую по форме на прямую линию, что указывает на существование тесной положительной корреляции между рассматриваемыми переменными.
Линейная зависимость между объемом потребления и численностью постояльцев
Экспоненциальная зависимость между объемом потребления и численностью постояльцев
Квадратичная зависимость между объемом потребления и численностью постояльцев
Для всех трех видов зависимости оценим точность прогноза по значениям
стандартного отклонения ошибки прогноза, Mσ.
Mσ = √(∑ (Fi – Pi)2) /(n-1), (11)
где Fi – фактическое значение объема потребления для постояльцев i; Pi – прогноз объема потребления для постояльцев i.
Стандартное отклонение рассчитывается как корень квадратный из значения среднего квадрата ошибки.
Для линейной зависимости:
Mσ
=Ö[(1349-1347)2+(1449-1467)2+(
+(1849-1865)2+(1949-1945)2]/6 = 13,77
Для экспоненциальной зависимости:
Mσ
=Ö[(1349-1352)2+(1449-1453)2+(
+(1849-1847)2+(1949-1937)2]/6 = 26,51
Для квадратичной зависимости:
Mσ
=Ö[(1349-1342)2+(1449-1467)2+(
+(1849-1864)2+(1949-1940)2]/6 = 13,23
Информация о работе Количественные методы прогнозирования материальных ресурсов