Ispitivanje dugoročne tendencije | seminarski diplomski

Ovo je pregled DELA TEKSTA rada na temu "Ispitivanje dugoročne tendencije". Rad ima 20 strana. Ovde je prikazano oko 500 reči izdvojenih iz rada.
Napomena: Rad koji dobjate na e-mail ne izgleda ovako, ovo je samo DEO TEKSTA izvučen iz rada, da bi se video stil pisanja. Radovi koje dobijate na e-mail su uređeni (formatirani) po svim standardima. U tekstu ispod su namerno izostavljeni pojedini segmenti.
Uputstvo o načinu preuzimanja rada možete pročitati OVDE.


Seminarski rad
-Statistika-
Tema: Ispitivanje dugoročne tendencije
Sadržaj: str.
1.0. Uvod 2
1.1. Trend 3
1.2. Metode utvrđivanja trenda 4
1.3 Vrste trenda 6
- linearni trend 6
- parabolički trend 12
- eksponencijalni trend 14
1.4. Isključenje trenda 16
1.5. Ekstrapolacija trenda 16
1.6. Rezime 17
1.7. Literatura 19
1. UVOD
“Vreme je
Presporo za one koji cekaju,
Prebrzo za one koji se boje,
Predugo za one koji tuguju,
Prekratko za one koji se raduju;
Ali za one koji se vole
Vreme je večnost.”
Henryvan Dyke
Dugoročna razvojna tendencija pojave (trend) javlja se pod uticajem relativno stabilnih faktora, koji dugoročno deluju u istom pravcu. Pod njihovim uticajem pojava teži da raste, pada ili se održava na približno istom nivou poput prave ili krive linije koja, kada se identifikuje, pokazuje prosečno kretanje pojave. Ovako možemo definisati trend samo za godišnje podatke. Uopšteno, za trend možemo reći da predstavlja razvojnu tendenciju pojave u okviru posmatranog vremenskog perioda (dnevni, mesečni ili neki drugi podaci) koga bira istraživač.
Trend označava karakterističnu i zakonomernu liniju kretanja neke pojave u vremenu kao niz prosečnih, teorijskih tačaka i vrednosti kroz koje bi posmatrana pojava prolazila po svojoj prirodi. To je,dakle,linija ili putanja centralne tendencije u toku i razvoju pojava. Izražava se kao funkcija godišnjih perioda vremena u okviru dužih vremenskih razdoblja.Ekstrapolacijom trenda moguce je predviđati buduća kretanja pojave. Izbor matematičke funkcije, pomoću koje ce se izraziti trend, zavisi od ocene vrste i oblika kretanja promatrane pojave.Za trend analizu potrebne su dovoljno dugacke, stacionarne serije podataka!
1.1. TREND
Statistički model trenda
Y = β0 + β1 * x + ... + βk * xk + ε
Gde su:
Y- zavisno promenljiva (podaci serije)
x - nezavisno promenljiva (vreme- skup svih nezavisnih faktora koji deliju na pojavu)
β0, β1,..., βk – parametri skupa
k – stepen polinoma
ε – slučajna greška ili stohastički član.
Slučajna greška
ε = Y - = Y - Yt
Ocenjena funkcija trenda
Ŷt = b0 + b1 * x + ... + bk * xk
...

CEO RAD MOŽETE PREUZETI NA SAJTU: WWW.MATURSKIRADOVI.NET