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附7.3
20 -20 学年第 学期
实 验 报 告
实验课程名称 应用统计
专 业 班 级 金融0904
学 生 姓 号
学 生 姓 名 王颖颖
实验指导教师 胡卫中 实验名称 指导老师 成绩
专业 班级 姓名 学号
一、实验项目名称:
时间序列与指数
二、实验目的和要求
(一)时间序列分析。
(二)指数计算机分析。
三、实验内容与原理
运用时间序列及指数分析原理,借助EXCEL软件完成下列习题。
习题13.3;习题13.10;习题14.2;习题14.3;习题14.8。
四、实验数据记录与分析
习题13.3
(1)第19个月的3期移动平均预测值为:
(2)由Excel输出的指数平滑预测值如下表:
月份 营业额 预测
0.3 误差平方 预测
0.4 误差平方 预测
0.5 误差平方 1 295 2 283 295.0 144.0 295.0 144.0 295.0 144.0 3 322 291.4 936.4 290.2 1011.2 289.0 1089.0 4 355 300.6 2961.5 302.9 2712.3 305.5 2450.3 5 286 316.9 955.2 323.8 1425.2 330.3 1958.1 6 379 307.6 5093.1 308.7 4949.0 308.1 5023.3 7 381 329.0 2699.4 336.8 1954.5 343.6 1401.6 8 431 344.6 7459.6 354.5 5856.2 362.3 4722.3 9 424 370.5 2857.8 385.1 1514.4 396.6 748.5 10 473 386.6 7468.6 400.7 5234.4 410.3 3928.7 11 470 412.5 3305.6 429.6 1632.9 441.7 803.1 12 481 429.8 2626.2 445.8 1242.3 455.8 633.5 13 449 445.1 15.0 459.9 117.8 468.4 376.9 14 544 446.3 9547.4 455.5 7830.2 458.7 7274.8 15 601 475.6 15724.5 490.9 12120.5 501.4 9929.4 16 587 513.2 5443.2 534.9 2709.8 551.2 1283.3 17 644 535.4 11803.7 555.8 7785.2 569.1 5611.7 18 660 567.9 8473.4 591.1 4752.7 606.5 2857.5 合计 — — 87514.7 — 62992.5 — 50236 当时的预测值:
,误差均方=87514.7。
当时的预测值:
,误差均方=62992.5.。
当时的预测值:
,误差均方=50236。
比较各误差平方可知,更合适。
(3)根据最小二乘法,利用Excel输出的回归结果如下:
回归统计 Multiple R 0.9673 R Square 0.9356 Adjusted R Square 0.9316 标准误差 31.6628 观测值 18 方差分析 df SS MS F Significance F 回归分析 1 232982.5 232982.5 232.3944 5.99E-11 残差 16 16040.49 1002.53 总计 17 249022.9 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 239.73203 15.57055 15.3965 5.16E-11 206.7239 272.7401 X Variable 1 21.928793 1.438474 15.24449 5.99E-11 18.87936 24.97822 各季节指数如下:
1季度 2季度 3季度 4季度 季节指数 0.7517 0.8513 1.2343 1.1627 季节变动图如下:
(2)价格综合指数如下:(销售价格变动影响)
销售价格上升使销
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