Информационная технология статистического анализа и прогнозирования

из "Информационные технологии бухгалтерского учета "

Описательная статистика — самый распространенный прием анализа числовых данных, с помощью которого вычисляются статистические оценки случайной величины. [c.460]
Мода — наиболее вероятное значение случайной величины. При симметричном распределении относительно среднего мода совпадает с математическим ожиданием. Если значения случайной величины не повторяются, мода отсутствует. [c.461]
Форма распределения случайной величины характеризуется значениями асимметрии и эксцесса — функции СКОС и ЭКСЦЕСС соответственно. [c.462]
Пакет анализа обеспечивает наиболее быстрый способ формирования описательной статистики. Команда меню Сервис Анализ данных вызывает диалоговое окно Инструменты анализа, в котором выбирается Описательная статистика. Исходные данные для анализа располагаются в ячейках строк или столбцов таблицы и могут иметь метки. Для входного интервала указывается ориентация — по строкам ИЛИ столбцам, наличие метки строки или столбца. [c.462]
Описательная статистика вычисляет статистические показатели среднее, медиана, стандартное отклонение, эксцесс, интервал, максимум, счет, k-й наименьший, k-й наибольший, стандартная ошибка, мода, дисперсия, асимметричность, минимум, сумма, доверительный интервал для заданного уровня надежности. Результаты описательной статистики выводятся в указанное место (текущий лист, другой лист, новая книга). [c.462]
О указать Итоговая статистика уровень надежности — 95 % вычислять k-й наименьший — 2 k-й наибольший — 2. [c.463]
О нажать кнопку ОК. 6. Закрыть файл с сохранением с помощью команды меню Файл Закрыть. [c.463]
В выходной таблице содержатся показатели итоговой статистики. Так, 95% всех значений сальдо по счету 051 находятся в диапазоне 13591, 92+235,52 для счета 052 в диапазоне — 9564,75 259,07. Дисперсия, стандартная ошибка и интервал значений для сальдо счета 052 больше, что свидетельствует о значительном отклонении сальдо по учетным периодам. [c.464]
Существуют различные методы прогнозирования, учитывающие характер протекания процессов и значения случайной величины временного ряда. Если вариация средних значений незначительна, для прогноза на короткие интервалы времени применяется метод скользящего среднего. Если поздние значения временного ряда имеют большую значимость для прогноза, а начальные значения — меньшую, применяется метод экспоненциального сглаживания. [c.464]
Результат прогноза выводится в виде таблицы и графика для сопоставления фактических и прогнозных значений. Для каждой точки ряда Прогноз вычисляется стандартная погрешность. [c.465]
Получить прогнозное значение сальдо счета 051 методом скользящего среднего. Последовательность действий. [c.465]
О выходной интервал — любая ячейка на рабочем листе с данными О указать Вывод графика Стандартные погрешности О нажать кнопку ОК. [c.465]
Выходной и входной интервалы ячеек должны находиться на одном листе. [c.465]
Результат скользящего среднего — таблица прогнозных значений и график (рис. 6.21). [c.465]
По результатам анализа можно сделать вывод, что общая тенденция — уменьшение сальдо счета 051. На графике можно определить наиболее вероятное значение сальдо счета 051 для будущего учетного периода — 12399,67. [c.465]
Получить прогнозное значение сальдо счета 051 методом экспоненциального сглаживания. [c.466]
О выходной интервал — любая ячейка на рабочем листе с данными О установить Вывод графика Стандартные погрешности О нажать кнопку ОК. [c.466]

Вернуться к основной статье