Журнал Современные наукоемкие технологии

1812-7320

Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания"

ART-26680

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА АВТОРЕГРЕССИИ ПРОИНТЕГРИРОВАННОГО СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО В ИССЛЕДОВАНИИ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СЕЗОННОСТИ

Бычков

А.А.

Bychkov

А.А.

Потетюнко

Э.Н.

Zolotarev

A.A

Золотарев

А.А.

Zolotarev

A.A.

Сотникова

А.М.

Sotnikova

A.M.

01 02 2011

2 53 55

This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY 4.0 license.

https://top-technologies.ru/article/view?id=26680

Метод авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС) использовался для анализа данных о производстве молока в регионах Южного и Северо-Кавказского федеральных округов. В качестве инструмента анализа, использовался программный пакет Statistica. Произведено предварительное сглаживание временных рядов. Исследованы различные модели АРПСС, среди которых выбраны наиболее адекватные исследуемым данным. Выявлены общие тенденции в рассматриваемой предметной области и получены прогнозные значения.

The method of auto-regressive integrated moving average (ARIMA) was used for the analysis of data about milk manufacture in regions of Southern and North-Caucasian federal districts. As the analysis tool, software package Statistica was used. Preliminary smoothing of time numbers is made. Various models ARIMA among which the most adequate are chosen to investigated data are investigated. The general tendencies in a considered subject domain are revealed and predicted values are received. Keywords: time series, autoregress, moving average, seasonality, dispersion, model, trend

временной ряд авторегрессия скользящее среднее сезонность дисперсия модель тренд