Аналіз маркетингових даних за допомогою методів статистичного аналізу та прогнозування. Графічний аналіз даних. Трендові моделі

У вікні, що відкриється, ви можете обрати один з типів тренду.

При виборі типу тренду можна використати наступні поради:

- при множинні даних з простою структурою, якщо окремі елементи даних чи верхівки залишають досить помірне враження, підходить лінійний тренд;

- якщо є різкі перепади значень і постійна тенденція не прослідковується, необхідно використовувати логарифмічний тренд;

- якщо дані спочатку зростають а потім зменшуються и т.д., застосовують поліномінальний тренд;

- для значень, що сильно зростають використовують степний тренд;

- якщо значення сильно зростають чи падають використовують експотенціональний тренд;

Лінійна фільтрація зменшує коливання даних і підходить, якщо неможливо отримати однозначну лінію.

Для нашого прикладу оберіть поліномінальний тренд.

Також на вкладці «параметри» у вас є можливість провести прогноз розвитку тренду (і показника відповідно). Прогноз можливо розрахувати вперед чи назад. Чим більший період прогнозу ви обираєте тим менш точною є модель тренду (також це залежить від кількості початкових даних).

Для виводу на гістограмі рівняння за яким розраховується тренд, встановіть у параметрах позначку «показати рівняння на діаграмі».

У тому ж меню ви можете обрати можливість виведення величини достовірності апроксимації. Під величиною достовірності апроксимації мають на увазі відхилення тренду від IST-значень. На діаграмі це буде представлено у вигляді R²=…. В цілому можливо вважати, що надійність лінії тренду максимальна тоді, коли величина достовірності апроксимації наближується до 1.