Как выглядит функция гиперболы при построении уравнения тренда

Гиперболический тренд и его свойства

Из различных форм гипербол рассмотрим только наиболее простую:y= b0 + b1/t

Если основной параметр гиперболы b1>0, то этот тренд выражает тенденцию замедляющегося снижения уровней и при t→∞, . Таким образом, свободный член гиперболы – это предел, к которому стремится уровень тренда.

Рис. Динамика расхода условного топлива на производство электроэнергии (г на 1 кВт ч) на электростанциях региона

Основные свойства гиперболического тренда:

1. Абсолютный прирост или сокращение уровней, ускорение абсолютных изменений, темп изменения – все эти показатели не являются постоянными. При b1>0 уровни замедленно уменьшаются, отрицательные абсолютные изменения, а также положительные ускорения тоже уменьшаются, цепные темпы изменения растут и стремятся к 100%.

Дата добавления: 2016-02-04 ; просмотров: 1169 ; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ

Аналитическое выравнивание ряда по гиперболе

Пример . 1. Находим параметры уравнения методом наименьших квадратов с помощью калькулятора Аналитическое выравнивание .
Система уравнений

Для наших данных система уравнений имеет вид

Из первого уравнения выражаем а0 и подставим во второе уравнение
Получаем a0 = 80.78, a1 = 23.65
Уравнение тренда
y = 80.78 / t + 23.65
Оценим качество уравнения тренда с помощью абсолютной ошибки аппроксимации.

Поскольку ошибка больше 15%, то данное уравнение не желательно использовать в качестве тренда
Средние значения

т.е. в 56.66 % случаев влияет на изменение данных. Другими словами — точность подбора уравнения тренда — средняя

1/tyt 2y 2t•yy(t)(y-y cp ) 2(y-y(t)) 2(t-t p ) 2(y-y(t)) : y
1801640080104.431653.78596.610.651954.05
0.5790.25624139.564.041573.44223.890.091182.07
0.33750.1156252550.571272.11596.610.021831.93
0.25700.06490017.543.84940.44684.1901831
0.2650.0442251339.8658.78634.8401637.74
0.17600.0336001037.11427.11523.8801373.31
0.14390.0215215.5735.190.1114.530148.66
0.13350.0212254.3833.7518.781.57043.9
0.11300.019003.3332.6287.116.880.0178.72
0.1250.016252.531.73205.4445.240.01168.16
0.09200.014001.8230.99373.78120.820.01219.84
0.08100.011000.8330.38860.44415.350.01203.8
0.08130.01169129.86693.44284.340.01219.21
0.07190.013611.3629.42413.44108.540.02197.95
0.072908411.9329.03106.7800.020.98
0.061401960.8828.7641.78216.010.02205.76
0.062004001.1828.4373.7870.560.02168
0.062506251.3928.14205.449.840.0278.41
3.57081.5938354211.16708105064553.720.9111543.47

2. Анализ точности определения оценок параметров уравнения тренда.

Анализ точности определения оценок параметров уравнения тренда

S a = 17.1358
Доверительные интервалы для зависимой переменной

где L — период упреждения; уn+ L — точечный прогноз по модели на (n+ L)-й момент времени; n — количество наблюдений во временном ряду; Sy -стандартная ошибка прогнозируемого показателя; Tтабл— табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости а и для числа степеней свободы, равного n — 2.
Точечный прогноз, t = 19: y(19) = 80.78/19 + 23.65 = 27.9
K1 = 48.37
27.9 — 48.37 = -20.47 ; 27.9 + 48.37 = 76.27
Интервальный прогноз:
t = 19: (-20.47;76.27)
3. Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения тренда.
1) t-статистика. Критерий Стьюдента.

Статистическая значимость коэффициента уравнения подтверждается.

Статистическая значимость коэффициента тренда подтверждается.
Доверительный интервал для коэффициентов уравнения тренда
Определим доверительные интервалы коэффициентов тренда, которые с надежность 95% будут следующими (tтабл=1.746):
(a — tтабл·Sa; a + tтабл·Sa)
(50.8578;110.6961)
(b — tтабл·Sb ; b + tтабл·Sb)
(14.7539;32.5434)
2) F-статистика. Критерий Фишера.

Fkp = 4.45
Поскольку F > Fkp, то коэффициент детерминации статистически значим

4. Тест Дарбина-Уотсона на наличие автокорреляции остатков для временного ряда.

yy(x)e i = y-y(x)e 2(e i — e i-1 ) 2
80104.43-24.43596.610
7964.0414.96223.891551.45
7550.5724.43596.6189.55
7043.8426.16684.193
6539.825.2634.840.92
6037.1122.89523.885.32
3935.193.8114.53363.92
3533.751.251.576.54
3032.62-2.626.8815.04
2531.73-6.7345.2416.83
2030.99-10.99120.8218.2
1030.38-20.38415.3588.14
1329.86-16.86284.3412.37
1929.42-10.42108.5441.52
2929.03-0.030107.84
1428.7-14.7216.01215.02
2028.4-8.470.5639.65
2528.14-3.149.8427.71
4553.722603.02

Критические значения d1 и d2 определяются на основе специальных таблиц для требуемого уровня значимости a, числа наблюдений n и количества объясняющих переменных m.
Не обращаясь к таблицам, можно пользоваться приблизительным правилом и считать, что автокорреляция остатков отсутствует, если 1.5

Гипербола: определение, функция, формула, примеры построения

В данной публикации мы рассмотрим, что такое гипербола, приведем формулу, с помощью которой задается ее функция, а также на практических примерах разберем алгоритм построения данного вида графика.

Определение и функция гиперболы

Гипербола – это график функции обратной пропорциональности, которая в общем виде задается следующей формулой:

  • x – независимая переменная;
  • k ≠ 0;
  • при k > 0 гипербола расположена в I и III четвертях координатной плоскости;
  • при k 0)
  • y = -x (при k Алгоритм построения гиперболы

Пример 1

Дана функция y = 4 /x. Построим ее график.

Решение

Так как k > 0, следовательно, гипербола будет находиться в I и III координатных четвертях.

Чтобы построить график, сначала нужно составить таблицу соответствия значений x и y. То есть мы берем конкретное значение x, подставляем его в формулу функции и получаем y.

» data-lang=»default» data-override=»<"emptyTable":"","info":"","infoEmpty":"","infoFiltered":"","lengthMenu":"","search":"","zeroRecords":"","exportLabel":"","file":"default">» data-merged=»[]» data-responsive-mode=»2″ data-from-history=»0″>
0,5814224180,5

Чтобы построить ветвь в третьей четверти, вместо x в формулу подставляем -x. Так мы вычислим значения y.

» data-lang=»default» data-override=»<"emptyTable":"","info":"","infoEmpty":"","infoFiltered":"","lengthMenu":"","search":"","zeroRecords":"","exportLabel":"","file":"default">» data-merged=»[]» data-responsive-mode=»2″ data-from-history=»0″>
-0,5-8-1-4-2-2-4-1-8-0,5

Пример 2

Рассмотренный выше пример был одним из самых простых (без смещения асимптот). Давайте усложним задачу и построим гиперболу, заданную функцией ниже:


источники:

http://math.semestr.ru/trend/prim4.php

http://microexcel.ru/giperbola/