Cvičení č. 7.: Odhad trendu časové řady Příklad 1.: Máme k dispozici údaje o počtu bytů předaných do užívání v Československu v letech 1960 až 1970: 73 766 86 032 85 221 82 189 77 301 77 818 75 576 79 297 86 571 85 656 112 135. Odhadněte trend této časové řady pomocí klouzavých průměrů s vyhlazovacím okénkem šířky 5 a graficky znázorněte. Řešení: Načteme datový soubor byty.sta o dvou proměnných ROK a POCET a jedenácti případech. Statistiky – Pokročilé lineární/nelineární modely – Časové řady/predikce – Proměnné POCET – OK– OK (transformace, autokorelace, kříž. korelace, grafy) – Vyhlazování – zaškrtneme N-bod. klouzavý průměr, N = 5 – OK (Transformovat vybrané řady) – vykreslí se graf, vrátíme se do Transformace proměnných – Uložit proměnné. Otevře se nové datové okno, kde v proměnné POCET_1 jsou uloženy klouzavé průměry pro N = 5. Proměnnou POČET_1 okopírujeme do původního datového souboru do nové proměnné KP5 (pozor – roky 1960, 1961, 1969 a 1970 nemají přiřazený odhad). Pomocí Grafy – Bodové grafy – Vícenásobný graf vytvoříme graf časové řady počtu bytů s odhadnutým trendem. Příklad 2.: Na stránkách Českého statistického úřadu jsme získali časovou řadu hrubého domácího produktu ČR v letech 1995 – 2008 (v tisících Kč): 1995 1466,522 1996 1683,288 1997 1811,094 1998 1996,483 1999 2080,797 2000 2189,169 2001 2352,214 2002 2464,432 2003 2577,11 2004 2814,762 2005 2983,862 2006 3222,369 2007 3535,46 2008 3688,994 Předpokládejte, že trend této řady je lineární. Odhadněte jeho parametry a proveďte reziduální analýzu. V případě autokorelace reziduí se pokuste o její eliminaci. (Data jsou uložena v souboru HDP_CR.sta) Výsledky: Výstupní tabulka regresní analýzy: D-W statistika: 0,4606 (rezidua jsou pozitivně autokorelovaná) Odhad korelačního koeficientu v autokorelaci: Výstupní tabulka regresní analýzy s novou závisle proměnnou (součet predikovaných hodnot z původní regrese a reziduí z autokorelace): D-W statistika: 1,5315 (rezidua již nevykazují autokorelaci) Regresní odhad HDP pro rok 2009: 3745 (neopovídá realitě, HDP poklesl o 4,1%) Příklad 3.: Sledujeme prodej CD nosičů vydaných hudebním nakladatelstvím v letech 1993 -2001 (v tisících kusů): 3 10 15 21 35 42 58 81 110. Trend prodeje popište exponenciální trendovou funkcí . Neznámé parametry odhadněte Levenbergovou – Marquardtovou metodou. Najděte index determinace. Nakreslete průběh časové řady s proloženým trendem.. Výsledky: ID^2 = 99,5% Graf: