Download Đề án Vận dụng phương pháp phân tích dãy số thời gian để qua đó đoán những năm tiếp theo về sản lượng lúa Việt Nam trongthời kỳ 1990-2003
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1 MỘT SỐ VẤN ĐỀ VỀ DÃY SỐ THỜI GIAN 2
1.1 Khái niệm về dãy số thời gian. 2
1.1.1 Khái niệm: 2
1.1.2 Kết cấu: 2
1.1.3 Phân loại: 2
1.1.4 Tác dụng: 2
1.1.5 Điều kiện vận dụng. 2
1.2 Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian. 2
1.2.1 Mức độ bình quân theo thời gian. 2
1.2.2 Lượng tăng (giảm) tuyệt đối: 2
1.2.3 Tốc độ pháp triển. 2
1.2.4 Tốc độ tăng (giảm): 2
1.2.5 Giá trị tuyệt đối của 1% tăng(giảm). 2
CHƯƠNG 2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP BIỂU HIỆN XU HƯỚNG BIẾN ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ NGẮN HẠN 2
2.1 một số phương pháp biểu hiện xu hướng biến động của hiện tượng 2
2.1.1 Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian: 2
2.1.2 Phương pháp bình quân trượt : 2
2.1.3 Phương pháp hồi quy. 2
2.1.4 Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ. 2
2.2 Một số phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn. 2
2.2.1 Một số phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn thường dùng: 2
CHƯƠNG 3 VẬN DỤNG DÃY SỐ THỜI GIAN PHÂN TÍCH VÀ DỰ ĐOÁN SẢN LƯỢNG LÚA VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2007 2
3.1 Những thành tựu nông nghiệp sau những năm đổi mới 2
3.2 Tình hình biến động sản lượng lúa Việt Nam thời kỳ 1990-2003 2
3.2.1 Phân tích biến động qua thời gian của sản lượng lúa Việt Nam trong giai đoạn từ năm 1990 - 2003 2
3.2.2 Hồi quy theo thời gian: 2
3.2.3 Mô hình bậc 3: 2
3.2.4 Sản lượng lúa theo mùa vụ 2
3.3 Dự đoán sản lượng lúa Việt Nam đến năm 2007 2
3.3.1 Dự đoán sản lượng lúa theo năm: 2
3.3.2 Dự đoán sản lượng lúa theo mùa vụ là: 2
3.4 NHận xét và kiến nghị: 2
KẾT LUẬN 2
++ Ai muốn tải bản DOC Đầy Đủ thì Trả lời bài viết này, mình sẽ gửi Link download cho!
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
Tuỳ theo mức độ tham gia tính bình quân trượt, chúng ta chọn dòng hê số tương ứng .Chẳng hạn, số mức độ tham gia là 3, công thức là:
(28).
(29).
(30).
Phương pháp này cho chúng ta hiệu quả cao hơn phương pháp trên. Tuy nhiên cách tính phức tạp hơn nên ít được sử dụng.
Phương pháp hồi quy.
Hồi quy là phương pháp của toán học được vận dụng trong thống kê để biểu hiện xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng theo thời gian. Những biến động này có nhiều giao động ngẫu nhiên và mức độ tăng (giảm) thất thường.
Hàm xu thế tổng quát có dạng:
Trong đó: : Hàm xu thế lí thuyết .
t: Thứ tự thời gian tương ứng với một mức độ trong dãy số.
: Các tham số của hàm xu thế, các tham số này thường được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất.
= min
Do sự biến động của hiện tượng là vô cùng đa dạng nên có hàm xu thế tương ứng sao cho sự mô tả là gần đúng nhất so với xu hướng biến động thực tế của hiện tượng.
Một số dạng hàm xu thế thường gặp là:
Hàm xu thế tuyến tính.
Hàm xu thế tuyến tính được sử dụng khi dãy số thời gian có các lượng tăng (giảm) liên hoàn tuyệt đối xấp xỉ nhau.Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất, chúng ta biến đổi được hệ phương trình:
Từ đó, chúng ta tíng được .
Ngoài ra, tham số có thể tính trực tiếp theo công thức:
(31).
(32).
Hàm xu thế dạng Parabol bậc hai.
Hàm Parabol được sử dụng khi các sai phân bậc hai(tức là sai phân của sai phân bậc một) xấp xỉ nhau.
Dạng hàm:
(34).
với là các nghiệm của hệ phương trình:
(35)
Hàm mũ.
Phương trình hàm mũ có dạng:
Hai tham số và là nghiệm của hệ phương trình:
Hàm xu thế dạng được vận dụng khi dãy số thời gian có các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ nhau.
Hàm Hypecpol .
Phương trình hàm xu thế Hypecpol có dạng:
Hàm xu thế này được sử dụng khi dãy số thời gian có các mức độ ngày càng giảm chậm dần.
Các tham số được xác định theo hệ phương trình:
Trên đây là một số hàm xu hướng thường gặp.Sau khi xây dựng xong hàm xu thế ,chúng ta cần thiết phải đánh giá xem mức độ phù hợp của dạng hàm có chấp nhận được hay không, hay mối liên hệ tương quan có chặt chẽ hay không.
Đói với hàm xu thế dạng tuyến tính, người ta sử dụng hệ số tương quan r :
với
Khi r càng gần 1 thì mối liên hệ tương quan càng chặt chẽ.r mang dấu (-) khi y và t có mối liên hệ tương quan nghịch, còn r mang dấu (+) khi y và t có mối liên hệ tương quan thuận. Thông thường r > 0.9 thì chúng ta có thể chấp nhận được.
Ngoài ra, để đánh giá trình độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quan giữa y và t trong các hàm xu thế phi tuyến người ta sử dụng tỉ số tương quan h.
Nếu h càng gần 1 thì mối liên hệ tương quan càng chặt chẽ.
Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ.
Để xác định được tính chất và mức độ của biến động thời vụ, chúng ta phải sử dụng số liệu trong nhiều năm theo nhiều phương pháp khác nhau.Phương pháp thông dụng nhất là sử dụng chỉ số thời vụ.
Có 2 loại chỉ số thời vụ:
+Chỉ số thời vụ đối với dãy số thời gian có các mật độ tương đối ổn định.
+Chỉ số thời vụ đối với dãy số thời gian có xu hướng biến động rõ rệt.
1. Chỉ số thời vụ đối với dãy số thời gian có các mật độ tương đối ổn định nghĩa là trong cùng một kì, năm này qua năm khác khong có sự thay đổi rõ rệt,các mức độ xấp xỉ nhau, khi đó chỉ số thời vụ được tính theo công thức sau:
(i=1,n).
Trong đó: : Chỉ số thời vụ của kì thứ i trong năm.
: Số bình quân cộng của các mức độ cùng kì thứ i .
: Số bình quân cộng của tất cả các mức độ trong dãy số .
2.Chỉ số thời vụ đối với dãy số thời gian có xu hướng biến động rõ rệt.
Trong trường hợp này, chúng ta phả đIều chỉnh bằng phương trình hồi quy để tính các mức độ lí thuyết. Sau đó dùng các mức độ này để làm căn cứ so sánh:
(i=1,n).
Trong đó: yij : Mức độ thực tế của kì thứ i năm j.
: Mức độ lí thuyết của kì thứ i năm j.
MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN THỐNG KÊ NGẮN HẠN.
Một số phương pháp đoán thống kê ngắn hạn thường dùng:
Ngoại suy bằng các mức độ bình quân.
Phương pháp này được sử dụng khi dãy số thời gian không dài và không phải xây với các đoán khoảng.Vì vậy, độ chính xác theo phương pháp này không cao. Tuy nhiên, phương pháp đơn giản và tính nhanh nên vẫn hay được dùng.
Có các loại ngoại suy theo các mức độ bình quân sau:
a .Ngoại suy bằng mức độ bình quân theo thời gian:
Phương pháp này được sử dụng khi các mức độ trong dãy số thời gian không có xu hướng biến động rõ rệt (biến động không đáng kể).
Mô hình dự đoán:
với:
(36).
Trong đó:
:Mức độ bình quân theo thời gian.
n:Số mức độ trong dãy số.
L:Tầm xa của dự đoán.
:Mức độ đoán ở thời gian (n+L).
b.Ngoại suy bằng lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân.
Phương pháp này được áp dụng trong trường hợp dãy số thời gian có các lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ nhau. Nghĩa là, các mức độ trong dãy số tăng cấp số cộng theo thời gian.
Mô hình dự đoán:
với:
(37).
Trong đó: :Mức độ cuối cùng của dãy số thời gian.
(i=1,n):Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn.
c.Ngoại suy bằng tốc độ phát triển bình quân.
Đây là phương pháp được áp dụng khi dãy số thời gian có các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ nhau. Nghỉa là các mức độ tăng cấp số nhân theo thời gian.
Với là tốc độ phát triển bình quân, ta có mô hình đoán theo năm:
(38).
Nếu đoán cho những khoảng thời gian dưới môt năm (tháng, quý, mùa...) thì:
(j=n+L) (39).
Trong đó;
: Mức độ đoán kì thứ i.(i=1,m) của năm j.
Yi: Tổng các mức độ của các kì cùng tên i.
(i=1,m).
Yij:mức độ thực tế kì thứ i của năm j.
Ngoại suy bắng số bình quân trượt.
Gọi M là dãy số bình quân trượt.
M=Mi (i=k,n)
với k là khoảng san bằng .
Đối với phương pháp này, người ta có thể tiến hành đoán điểm hay đoán khoảng.
+Thứ nhất, đối với đoán điểm, mô hình đoán có dạng:
(40).
Mn: Số bình quân trượt thứ n.
:Mức độ đoán năm thứ n+L.
+Thứ hai, mô hình đoán khoảng có dạng:
(41).
Trong đó:
: Giá trị trong bảng T-Student với bậc tự do (k-1) và xác xuất tin cậy (1-a).
:Sai số bình quân trượt:
(42).
Ngoại suy hàm xu thế .
Ngoại suy hàm xu thế là phương pháp đoán thông dụng, được xây dựng trên cơ sở sự biến động của hiện tượng trong tương lai tiếp tục xu hướng biến động đã hình thành trong quá khứ và hiện tại Mô hình đoán điểm:
f(n+L) là giá trị hàm xu thế tại thời điểm (n+L).
Mô hình đoán khoảng:
Trong đó: Sp: Sai số dự đoán:
Se :Sai số mô hình:
p: số các tham số trong mô hình .
Các dạng hàm xu thế dùng để đoán là các hàm xu thế có chất lượng cao khi sai số mô hình nhỏ nhất và hệ số tương quan cao nhất (xấp xỉ 1).
Ngoại suy theo bảng Bays-balot.
Nhờ việc phân tích các thành phần của dãy số thời gian, chúng ta xây dựng được mô hình khá chuẩn.Từ mô hình này chúng ta có thể đoán các mức độ cho tương lai.
Tuy nhiên, thành phần ảnh hưởng của...
Download Đề án Vận dụng phương pháp phân tích dãy số thời gian để qua đó đoán những năm tiếp theo về sản lượng lúa Việt Nam trongthời kỳ 1990-2003 miễn phí
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1 MỘT SỐ VẤN ĐỀ VỀ DÃY SỐ THỜI GIAN 2
1.1 Khái niệm về dãy số thời gian. 2
1.1.1 Khái niệm: 2
1.1.2 Kết cấu: 2
1.1.3 Phân loại: 2
1.1.4 Tác dụng: 2
1.1.5 Điều kiện vận dụng. 2
1.2 Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian. 2
1.2.1 Mức độ bình quân theo thời gian. 2
1.2.2 Lượng tăng (giảm) tuyệt đối: 2
1.2.3 Tốc độ pháp triển. 2
1.2.4 Tốc độ tăng (giảm): 2
1.2.5 Giá trị tuyệt đối của 1% tăng(giảm). 2
CHƯƠNG 2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP BIỂU HIỆN XU HƯỚNG BIẾN ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ NGẮN HẠN 2
2.1 một số phương pháp biểu hiện xu hướng biến động của hiện tượng 2
2.1.1 Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian: 2
2.1.2 Phương pháp bình quân trượt : 2
2.1.3 Phương pháp hồi quy. 2
2.1.4 Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ. 2
2.2 Một số phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn. 2
2.2.1 Một số phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn thường dùng: 2
CHƯƠNG 3 VẬN DỤNG DÃY SỐ THỜI GIAN PHÂN TÍCH VÀ DỰ ĐOÁN SẢN LƯỢNG LÚA VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2007 2
3.1 Những thành tựu nông nghiệp sau những năm đổi mới 2
3.2 Tình hình biến động sản lượng lúa Việt Nam thời kỳ 1990-2003 2
3.2.1 Phân tích biến động qua thời gian của sản lượng lúa Việt Nam trong giai đoạn từ năm 1990 - 2003 2
3.2.2 Hồi quy theo thời gian: 2
3.2.3 Mô hình bậc 3: 2
3.2.4 Sản lượng lúa theo mùa vụ 2
3.3 Dự đoán sản lượng lúa Việt Nam đến năm 2007 2
3.3.1 Dự đoán sản lượng lúa theo năm: 2
3.3.2 Dự đoán sản lượng lúa theo mùa vụ là: 2
3.4 NHận xét và kiến nghị: 2
KẾT LUẬN 2
++ Ai muốn tải bản DOC Đầy Đủ thì Trả lời bài viết này, mình sẽ gửi Link download cho!
Tóm tắt nội dung:
giac Pascal.1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
Tuỳ theo mức độ tham gia tính bình quân trượt, chúng ta chọn dòng hê số tương ứng .Chẳng hạn, số mức độ tham gia là 3, công thức là:
(28).
(29).
(30).
Phương pháp này cho chúng ta hiệu quả cao hơn phương pháp trên. Tuy nhiên cách tính phức tạp hơn nên ít được sử dụng.
Phương pháp hồi quy.
Hồi quy là phương pháp của toán học được vận dụng trong thống kê để biểu hiện xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng theo thời gian. Những biến động này có nhiều giao động ngẫu nhiên và mức độ tăng (giảm) thất thường.
Hàm xu thế tổng quát có dạng:
Trong đó: : Hàm xu thế lí thuyết .
t: Thứ tự thời gian tương ứng với một mức độ trong dãy số.
: Các tham số của hàm xu thế, các tham số này thường được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất.
= min
Do sự biến động của hiện tượng là vô cùng đa dạng nên có hàm xu thế tương ứng sao cho sự mô tả là gần đúng nhất so với xu hướng biến động thực tế của hiện tượng.
Một số dạng hàm xu thế thường gặp là:
Hàm xu thế tuyến tính.
Hàm xu thế tuyến tính được sử dụng khi dãy số thời gian có các lượng tăng (giảm) liên hoàn tuyệt đối xấp xỉ nhau.Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất, chúng ta biến đổi được hệ phương trình:
Từ đó, chúng ta tíng được .
Ngoài ra, tham số có thể tính trực tiếp theo công thức:
(31).
(32).
Hàm xu thế dạng Parabol bậc hai.
Hàm Parabol được sử dụng khi các sai phân bậc hai(tức là sai phân của sai phân bậc một) xấp xỉ nhau.
Dạng hàm:
(34).
với là các nghiệm của hệ phương trình:
(35)
Hàm mũ.
Phương trình hàm mũ có dạng:
Hai tham số và là nghiệm của hệ phương trình:
Hàm xu thế dạng được vận dụng khi dãy số thời gian có các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ nhau.
Hàm Hypecpol .
Phương trình hàm xu thế Hypecpol có dạng:
Hàm xu thế này được sử dụng khi dãy số thời gian có các mức độ ngày càng giảm chậm dần.
Các tham số được xác định theo hệ phương trình:
Trên đây là một số hàm xu hướng thường gặp.Sau khi xây dựng xong hàm xu thế ,chúng ta cần thiết phải đánh giá xem mức độ phù hợp của dạng hàm có chấp nhận được hay không, hay mối liên hệ tương quan có chặt chẽ hay không.
Đói với hàm xu thế dạng tuyến tính, người ta sử dụng hệ số tương quan r :
với
Khi r càng gần 1 thì mối liên hệ tương quan càng chặt chẽ.r mang dấu (-) khi y và t có mối liên hệ tương quan nghịch, còn r mang dấu (+) khi y và t có mối liên hệ tương quan thuận. Thông thường r > 0.9 thì chúng ta có thể chấp nhận được.
Ngoài ra, để đánh giá trình độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quan giữa y và t trong các hàm xu thế phi tuyến người ta sử dụng tỉ số tương quan h.
Nếu h càng gần 1 thì mối liên hệ tương quan càng chặt chẽ.
Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ.
Để xác định được tính chất và mức độ của biến động thời vụ, chúng ta phải sử dụng số liệu trong nhiều năm theo nhiều phương pháp khác nhau.Phương pháp thông dụng nhất là sử dụng chỉ số thời vụ.
Có 2 loại chỉ số thời vụ:
+Chỉ số thời vụ đối với dãy số thời gian có các mật độ tương đối ổn định.
+Chỉ số thời vụ đối với dãy số thời gian có xu hướng biến động rõ rệt.
1. Chỉ số thời vụ đối với dãy số thời gian có các mật độ tương đối ổn định nghĩa là trong cùng một kì, năm này qua năm khác khong có sự thay đổi rõ rệt,các mức độ xấp xỉ nhau, khi đó chỉ số thời vụ được tính theo công thức sau:
(i=1,n).
Trong đó: : Chỉ số thời vụ của kì thứ i trong năm.
: Số bình quân cộng của các mức độ cùng kì thứ i .
: Số bình quân cộng của tất cả các mức độ trong dãy số .
2.Chỉ số thời vụ đối với dãy số thời gian có xu hướng biến động rõ rệt.
Trong trường hợp này, chúng ta phả đIều chỉnh bằng phương trình hồi quy để tính các mức độ lí thuyết. Sau đó dùng các mức độ này để làm căn cứ so sánh:
(i=1,n).
Trong đó: yij : Mức độ thực tế của kì thứ i năm j.
: Mức độ lí thuyết của kì thứ i năm j.
MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN THỐNG KÊ NGẮN HẠN.
Một số phương pháp đoán thống kê ngắn hạn thường dùng:
Ngoại suy bằng các mức độ bình quân.
Phương pháp này được sử dụng khi dãy số thời gian không dài và không phải xây với các đoán khoảng.Vì vậy, độ chính xác theo phương pháp này không cao. Tuy nhiên, phương pháp đơn giản và tính nhanh nên vẫn hay được dùng.
Có các loại ngoại suy theo các mức độ bình quân sau:
a .Ngoại suy bằng mức độ bình quân theo thời gian:
Phương pháp này được sử dụng khi các mức độ trong dãy số thời gian không có xu hướng biến động rõ rệt (biến động không đáng kể).
Mô hình dự đoán:
với:
(36).
Trong đó:
:Mức độ bình quân theo thời gian.
n:Số mức độ trong dãy số.
L:Tầm xa của dự đoán.
:Mức độ đoán ở thời gian (n+L).
b.Ngoại suy bằng lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân.
Phương pháp này được áp dụng trong trường hợp dãy số thời gian có các lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ nhau. Nghĩa là, các mức độ trong dãy số tăng cấp số cộng theo thời gian.
Mô hình dự đoán:
với:
(37).
Trong đó: :Mức độ cuối cùng của dãy số thời gian.
(i=1,n):Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn.
c.Ngoại suy bằng tốc độ phát triển bình quân.
Đây là phương pháp được áp dụng khi dãy số thời gian có các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ nhau. Nghỉa là các mức độ tăng cấp số nhân theo thời gian.
Với là tốc độ phát triển bình quân, ta có mô hình đoán theo năm:
(38).
Nếu đoán cho những khoảng thời gian dưới môt năm (tháng, quý, mùa...) thì:
(j=n+L) (39).
Trong đó;
: Mức độ đoán kì thứ i.(i=1,m) của năm j.
Yi: Tổng các mức độ của các kì cùng tên i.
(i=1,m).
Yij:mức độ thực tế kì thứ i của năm j.
Ngoại suy bắng số bình quân trượt.
Gọi M là dãy số bình quân trượt.
M=Mi (i=k,n)
với k là khoảng san bằng .
Đối với phương pháp này, người ta có thể tiến hành đoán điểm hay đoán khoảng.
+Thứ nhất, đối với đoán điểm, mô hình đoán có dạng:
(40).
Mn: Số bình quân trượt thứ n.
:Mức độ đoán năm thứ n+L.
+Thứ hai, mô hình đoán khoảng có dạng:
(41).
Trong đó:
: Giá trị trong bảng T-Student với bậc tự do (k-1) và xác xuất tin cậy (1-a).
:Sai số bình quân trượt:
(42).
Ngoại suy hàm xu thế .
Ngoại suy hàm xu thế là phương pháp đoán thông dụng, được xây dựng trên cơ sở sự biến động của hiện tượng trong tương lai tiếp tục xu hướng biến động đã hình thành trong quá khứ và hiện tại Mô hình đoán điểm:
f(n+L) là giá trị hàm xu thế tại thời điểm (n+L).
Mô hình đoán khoảng:
Trong đó: Sp: Sai số dự đoán:
Se :Sai số mô hình:
p: số các tham số trong mô hình .
Các dạng hàm xu thế dùng để đoán là các hàm xu thế có chất lượng cao khi sai số mô hình nhỏ nhất và hệ số tương quan cao nhất (xấp xỉ 1).
Ngoại suy theo bảng Bays-balot.
Nhờ việc phân tích các thành phần của dãy số thời gian, chúng ta xây dựng được mô hình khá chuẩn.Từ mô hình này chúng ta có thể đoán các mức độ cho tương lai.
Tuy nhiên, thành phần ảnh hưởng của...