Период в линии тренда
Содержание
Закономерность подъемов и падений называется трендом, который может говорить о том, увеличиваются или уменьшаются наши данные.
Пожалуй, цикл статей о прогнозировании я начну с самого простого — построении функции тренда. Для примера возьмем данные о продажах и построим модель, которая опишет зависимость продаж от времени.
Построение модели Итак, мы знаем объем продаж за прошедшие 9 месяцев. Вот, что из себя представляет наша табличка: Следующее, что мы должны сделать — это определить коэффициенты a0 и a1 для прогнозирования объема продаж за ый месяц.
Определение коэффициентов модели Строим период в линии тренда. По умолчанию строится линейная функция.
Чем ближе к 1. Это средний показатель, он говорит о том, что в модели не учтены какие-то другие значимые факторы помимо времени t, например, это может быть сезонность.
Прогнозируем Чтобы рассчитать продажи за ый месяц, подставляем в функцию тренда 10 вместо x. Таким образом вы можете спрогнозировать данные на несколько период в линии тренда вперед, но без учета других факторов ваш прогноз будет лежать на линии тренда и будет не таким информативным как хотелось.
К тому же, долгосрочный прогноз, сделанный таким способом будет очень приблизительным.
Повысить точность модели можно добавлением сезонности к функции тренда, что мы и опцион dra в следующей статье.
