тренд;
сезонные колебания;
случайная составляющая.
Компоненты динамики это составные части. Это «кирпичики», из которых строится конкретная модель. Компоненты это разные части. Очень разные. Они не похожи друг на друга. Ихтрудно перепутать. Только если очень постараться.
Для анализа, пронозирования и имитационного моделирования динамики используют два вида моделей:
Аддитивная модель сумма компонентов.
Мультипликативная модель произведение компонентов.
Задание. Прочитайте в учебнике «Теория статистики» раздел «Динамика» и выясните, как выглядят компоненты динамики и модели динамики.
Задание. Сделайте зарисовки графиков трёх компонентов динамики и двух видов моделей динамики.
4.4. Тренд
Далее сформируем ТРЕНД. Это долгосрочная тенденция. Общее направление изменений. В нашей модели тренд это количество товара в одном чеке, в одной покупке. Будем моделировать постепенный рост покупок в течение нескольких лет.
Для нашей модели тренда нам понадобится два значения из параметров задания:
Начало начальное значение на линии тренда;
Конец последнее значение на линии тренда;
Период интервал времени в годах.
В нулевом варианте мы получили такие параметры:
Начало = 2;
Конец = 4;
Период = 2.
Мы будем моделировать данные за два последних года. На момент написания пособия текущий год 2020. Так что возьмём данные за 20182019 годы. То есть наш интервал времени такой:
01.01.2018 31.12.2019.
Задание. Определите интервал дат для моделирования.
Напомним, что дата в пакете Excel хранится как порядковый номер дня. Мы будем моделировать даты как целые случайные числа. Но для этого нам нужно определить, какие номера дней соответствуют нашим датам.
Запишем даты начала и конца интервала моделирования. Будем вводить даты так, что Excel догадался, что это даты, а не просто какой-то текст:
2018-01-01
2019-12-31.
Даты распознали как даты, и они выводятся в формате даты.
Скопируем даты в соседние ячейки и установим общий формат (рис. 4.7):
Format Cells Number Category General.
Получаем номера дней:
начало интервала = 43101
конец интервала = 43830.
Рис. 4.7. Даты интервала моделирования
Задание. Определите номера дней для своего интервала.
Сделаем зарисовку как должен выглядеть график. Как должна проходить линия тренда. Рисуем от руки на бумаге, фотографируем и вставляем в наш отчёт (рис. 4.8).
Работу с зарисовками мы уже обсуждали в предыдущих работах. Главное нужно мысленно представлять себе, что мы ожидаем получить. Тогда можно будет обнаружить грубые ошибки.
Рис. 4.8. Зарисовка линии тренда
Задание. Сделайте зарисовку линии тренда и вставьте в отчёт.
Далее нам понадобится построить уравнение тренда для моделирования. Добавим в нашу табличку новую колонку значения на линии тренда:
Начальное значение = 2
Конечное значение = 4.
Выделяем колонки дней и значений и строим график:
Insert Charts Insert Scatter (X, Y) or Bubble Chart Scatter Scatter with Straight Lines.
Всплывающая подсказка сообщает, что такой график используют, когда есть два набора данных (рис. 4.9). У нас как раз два набора дни и значения.
Рис. 4.9. Вставка диаграммы
Задание. Постройте график тренда.
Появляется график (рис. 4.10). Рассмотрим его поподробней. Вид довольно странный. Это не совсем то, что мы хотели и что мы ожидали. Даже совсем не то. Мы хотели увидеть номера дней по оси «иксов», а значения по оси «игреков».
Вот для чего нужна зарисовка! И просто мысленное представление будущих результатов. Мы сразу заметили отличие от того, что должно быть.
В таблице данных для графика выделены две строки. То есть Excel решил, что у нас данные расположены по строкам, а не по столбцам.
Рис. 4.10. Первоначальный вид графика
Задание. Рассмотрите полученную диаграмму.
Исправим выбор данных для графика (рис. 4.11). Щёлкаем по графику и выбираем в контекстном меню
Select Data.
Рис. 4.11. Выбор данных для графика