chương 3 phân tích dữ liệu và lựa chọn mô hình

Chương 3PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH... MỤC TIÊU HỌC TẬP Xác định nguồn dữ liệu đáng tin cậy  Hiểu các thành phần cơ bản trong chuỗi thời gian  Khảo sát dữ liệu bằng phân tí

Chương 3

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH

I MỤC TIÊU HỌC TẬP

 Xác định nguồn dữ liệu đáng tin cậy

 Hiểu các thành phần cơ bản trong chuỗi thời gian

 Khảo sát dữ liệu bằng phân tích tự tương quan

 Hiểu rõ bản chất một chuỗi dữ liệu có tính dừng

II CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU

 Dữ liệu phải tin cậy và chính xác

 Dữ liệu phải phù hợp

 Dữ liệu phải nhất quán

 Dữ liệu phải kịp thời

III CÁC THÀNH PHẦN CỦA MỘT CHUỖI THỜI GIAN

 Dữ liệu dừng

 Dữ liệu có tính xu thế

 Dữ liệu có yếu tố mùa vụ

 Dữ liệu có tính chu kỳ

IV TỰ TƯƠNG QUAN VÀ GIẢN ĐỒ TỰ TƯƠNG QUAN

 Hệ số tự tương quan

 Hệ số tự tương quan mẫu

)(

),

()

(

))(

t n

t

t

n

k t

k t t

k

Y Var

Y Y Cov Y

Y

Y Y

k t t

k

Y Y

Y Y

Y

Y r

2

1

)(

))(

(

IV TỰ TƯƠNG QUAN VÀ GIẢN ĐỒ TỰ TƯƠNG QUAN

 GIẢN ĐỒ TỰ TƯƠNG QUAN

IV TỰ TƯƠNG QUAN VÀ GIẢN ĐỒ TỰ TƯƠNG QUAN

 Thống kê t

 Kiểm định dựa vào khoảng tin cậy

 Kiểm định mức ý nghĩa

 Thống kê Q

Thống kê t

Kiểm định dựa vào khoảng tin cậy

0:

1 1

1 0





p H

p H

) (

)

1 1

1

1

r se

r r

]

* ) (

* ) ( [

Pr ob r1  se r1 t /2  p1  r1  se r1 t /2

0

H

0 :

1 1

1 0





p H

p H

)(r1se

)()

1 1

1 1

r se

r r

se

p r

t   

2 1

0

H

p p

Ít nhất một hệ số khác không

2

2



V HỆ SỐ TƯƠNG QUAN VÀ NHẬN DẠNG DỮ LIỆU

V HỆ SỐ TƯƠNG QUAN VÀ NHẬN DẠNG DỮ LIỆU

 CHUỖI DỮ LIỆU DỪNG

 Thể hiện xu hướng trở lại trạng thái trung bình

 Phương sai xác định, không đổi theo thời gian

 Giản đồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan sẽ giảm dần khi độ trễ tăng



 )

( Yt

E

2 2

) (

) ( Yt  E Yt    

Var

) ,

( Yt Ytk  k  E Yt   Ytk  

Cov

V HỆ SỐ TƯƠNG QUAN VÀ NHẬN DẠNG DỮ LIỆU

 Các giá trị liên tiếp có mối quan hệ ý nghĩa

 Hệ số tương quan của các độ trễ đần tiên rất lớn

và giảm dần về không khi độ trễ tăng lên

 Chuỗi không dừng

V HỆ SỐ TƯƠNG QUAN VÀ NHẬN DẠNG DỮ LIỆU

 Dữ liệu lặp đi lặp lại trong khoảng thời gian nhất định

 Các quan sát trong các “ mùa” giống nhau, có xu hướng tương quan với nhau

VI LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

 Tại sao cần thực hiện dự báo này?

 Ai sẽ là người sử dụng kết quả dự báo?

 Các đặc điểm sẵn có là gì?

 Thời đoạn dự báo là gì?

 Dữ liệu tối thiểu đòi hỏi phải có là bao nhiêu?

 Mức độ chính xác mong muốn là bao nhiêu?

VI LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

VI LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

việc lựa chọn kĩ thuật dự báo thích hợp:

 Dạng dữ liệu quá khứ

 Thời đoạn dự báo

 Loại mô hình dự báo

 Dữ liệu tối thiểu cần thiết

VI LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

 CÁC KỸ THUẬT DỰ BÁO VỚI DỮ LIỆU DỪNG

 Các nhân tố tạo nên chuỗi dữ liệu có tính ổn định và môi trường trong đó chuỗi dữ liệu tồn tại tương đối không đổi

 Một mô hình dự báo đơn giản nhất được sử dụng bởi vì thiếu dữ liệu hoặc nhằm giải thích kết quả dự báo hoặc dễ thực hiện việc dự báo

 Có thể đạt được sự ổn định bằng các điều chỉnh giản đơn các yếu tố

 Chuỗi dữ liệu có thể chuyển hóa sang một chuỗi có tính ổn định hơn

 Dữ liệu là tập hợp các sai số dự báo từ kĩ thuật dự báo nào

đó cũng được xem như có tính ổn định

VI LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

VI LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

VI LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

VI LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

VIỆC CHỌN KỸ THUẬT DỰ BÁO

VII XÁC ĐỊNH ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA

KĨ THUẬT DỰ BÁO