Бесплатные калькуляторы

Примеры запросов: процентыипотекаплощадь✓ 7 074 работающих калькулятора

СТАТИСТИКА · ОНЛАЙН

Сезонная декомпозиция с устойчивыми сезонными медианами

Выделение тренда, сезонных поправок и прогноза по устойчивым сезонным уровням. Сезонный прогноз складывается из тренда и эффекта соответствующего положения в цикле; нельзя просто переносить последнюю наблюдаемую поправку. Нужны минимум три полных сезона; эффект праздников и структурных сдвигов специально не моделируется. Введите свои наблюдения и настройки, затем сравните основные и вспомогательные показатели.

✓ Бесплатно⌁ С пояснением✦ Без регистрации
📊
КАЛЬКУЛЯТОР

Введите данные

Перечислите числа через пробел. Если предусмотрено, используйте NA для пропущенных значений.
Параметр непосредственно участвует в расчёте.
Параметр непосредственно участвует в расчёте.
Параметр непосредственно участвует в расчёте.
✓ Исходные значения передаются серверу только для выполнения расчёта. Регистрация не нужна.
ВАШ РЕЗУЛЬТАТ✓ Вычислено

Сезонный ряд и устойчивые поправки

Тренд на один шаг0,259399
Базовый уровень на следующем шаге22,973684
Прогноз на указанный горизонт25,112782
Отклонение прогноза от норматива0,112782
Сезонная поправка прогнозного периода1,620301
Среднеквадратичная ошибка подгонки0,053166
Длина сезонного цикла4

«Копировать картинку» помещает изображение результата в буфер обмена без сохранения файла — его можно сразу вставить в мессенджер или документ. Картинка и PDF содержат ссылку на calc-calc.ru.

Для сезонных поправок используются медианы остатков линейного тренда, а не средние; сумма поправок нормируется к нулю.

Был ли калькулятор полезен?Одно касание — и мы поймём, какие инструменты улучшать.
ПОДРОБНЫЙ РАЗБОР · ФОРМУЛЫ И ПРИМЕРЫ

Сезонная декомпозиция с устойчивыми сезонными медианами: расчёт и разбор показателей

Сезонная декомпозиция с устойчивыми сезонными медианами помогает выполнить следующую задачу: выделение тренда, сезонных поправок и прогноза по устойчивым сезонным уровням. Сезонный прогноз складывается из тренда и эффекта соответствующего положения в цикле; нельзя просто переносить последнюю наблюдаемую поправку. Это не отдельная формула на два числа, а расчёт, который учитывает несколько связанных исходных условий.

Математическая основа: sₖ=median(xₜ−(a+bt)) для t mod m=k. У временных рядов последовательность измерений имеет значение: изменение порядка меняет задачу. В форме отдельно задаются «Ряд за несколько сезонов», «Длина сезона» и «Горизонт прогноза»; перед сравнением сценариев проверьте, что они относятся к одной исследуемой задаче.

Что рассчитывается и где это пригодится

Сезонный прогноз складывается из тренда и эффекта соответствующего положения в цикле; нельзя просто переносить последнюю наблюдаемую поправку. У временных рядов последовательность измерений имеет значение: изменение порядка меняет задачу. Поэтому вместе с основным итогом полезно изучать сопутствующие показатели, а не выбирать ответ по единственному числу. Это особенно важно, когда входные данные собраны в разные периоды или группы.

При использовании калькулятора сначала определите, какую реальную величину обозначает «Ряд за несколько сезонов». Затем установите «Длина сезона» и «Горизонт прогноза» так, чтобы они соответствовали способу сбора данных. Смешение разных единиц и периодов искажает результат.

Выделение тренда, сезонных поправок и прогноза по устойчивым сезонным уровням. Для осмысленного сравнения двух вариантов лучше менять одно условие за раз, записывая результаты до и после. Если вывод скачкообразно изменяется при небольшом сдвиге порога, проверьте устойчивость результата отдельно.

Исходные величины и математический метод

Вычисления опираются на соотношение «sₖ=median(xₜ−(a+bt)) для t mod m=k». Оно связывает пользовательские параметры и показатели результата. Для корректной интерпретации важно помнить, какие допущения стоят за используемой статистической моделью.

Параметр «Ряд за несколько сезонов» исходно задан как 15 21 20 17 16 22 21 18 17 23 22 19 18 24 23 20 19 25 24 21. Значение «Длина сезона» в примере — 4. Эти числа приведены для проверки формы; собственные измерения следует вводить по тем же правилам, но не считать демонстрационные значения нормативом.

Поле «Норматив будущего показателя» в примере имеет значение 25. Изменяя его в допустимом диапазоне, можно оценить чувствительность итоговых показателей. Если итог дискретный, маленькое изменение условия может не изменить итоговую категорию или число событий.

Пример расчёта и чтение результата

Для исходных значений калькулятор выдаёт «Тренд на один шаг» = 0.2593985, а связанный показатель «Базовый уровень на следующем шаге» = 22.97368. Важно читать названия показателей целиком: у них могут различаться единицы измерения, направления сравнения и способы округления.

В контрольной форме для «Горизонт прогноза» используется значение 3. Можно изменить его и сравнить результаты с исходными. Параллельно проверьте, остаются ли ограничения метода выполненными; формально вычислимый результат не всегда статистически обоснован.

Сезонный прогноз складывается из тренда и эффекта соответствующего положения в цикле; нельзя просто переносить последнюю наблюдаемую поправку. Когда возникает противоречие между итоговой оценкой и наблюдаемыми данными, полезно посмотреть промежуточные величины и провести расчёт с альтернативными параметрами. По одному примеру нельзя судить о качестве модели на других выборках.

Ограничения, проверки и типичные ошибки

Главное ограничение: нужны минимум три полных сезона; эффект праздников и структурных сдвигов специально не моделируется. Это не формальность: при нарушении условия даже правильно выполненное арифметическое действие способно дать ошибочный статистический вывод. Уточните предпосылки до применения результата.

Прогноз не учитывает непредвиденные изменения внешних условий, если они не представлены входными данными. Также проверьте пропуски, недопустимые значения и неодинаковые масштабы измерений. Если меняется правило формирования выборки, сравнивать два результата без поправок нельзя, даже когда численность наблюдений совпадает.

При важных решениях сравните результат с независимыми измерениями или альтернативным методом. Сохраните исходные параметры и поясните, почему выбран именно такой способ оценки. Калькулятор даёт воспроизводимые числа, но не заменяет проверку качества данных. Применительно к расчёту «сезонная декомпозиция с устойчивыми сезонными медианами» проверьте условия: нужны минимум три полных сезона; эффект праздников и структурных сдвигов специально не моделируется.

Формула расчёта

ОСНОВНАЯ ФОРМУЛА

sₖ=median(xₜ−(a+bt)) для t mod m=k

Проверенные примеры

Исходные данные

Исходные параметры: Ряд за несколько сезонов = 15 21 20 17 16 22 21 18 17 23 22 19 18 24 23 20 19 25 24 21, Длина сезона = 4, Горизонт прогноза = 3, Норматив будущего показателя = 25

Тренд на один шаг: 0.2593985; Базовый уровень на следующем шаге: 22.97368; Прогноз на указанный горизонт: 25.11278

Изменён первый ввод

Исходные параметры: Ряд за несколько сезонов = 17.9 21 20 17 16 22 21 18 17 23 22 19 18 24 23 20 19 25 24 21, Длина сезона = 4, Горизонт прогноза = 3, Норматив будущего показателя = 25

Тренд на один шаг: 0.2179699; Базовый уровень на следующем шаге: 22.68368; Прогноз на указанный горизонт: 24.72861

Изменён второй ввод

Исходные параметры: Ряд за несколько сезонов = 15 21 20 17 16 22 21 18 17 23 22 19 18 24 23 20 19 25 24 21, Длина сезона = 3, Горизонт прогноза = 3, Норматив будущего показателя = 25

Тренд на один шаг: 0.2593985; Базовый уровень на следующем шаге: 22.97368; Прогноз на указанный горизонт: 22.39975

Как пользоваться онлайн-калькулятором

  1. Заполните поле «Ряд за несколько сезонов» на основе проверенных исходных данных.
  2. Уточните «Длина сезона» и остальные параметры; все они влияют на расчёт.
  3. Прочтите рассчитанные величины вместе и проверьте ограничения метода.
ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Частые вопросы

Что можно узнать по результату?

Выделение тренда, сезонных поправок и прогноза по устойчивым сезонным уровням.

Какие ограничения есть у метода?

Нужны минимум три полных сезона; эффект праздников и структурных сдвигов специально не моделируется.

Похожие калькуляторы

📈СТАТИСТИКА

Автокорреляция временного ряда с пропусками

Автокорреляция временного ряда с пропусками. Практический расчёт для сравнения запаздывающих значений ряда с неизвестными отсчётами. rₖ = corr(xₜ, xₜ₋ₖ) по полным парам. Вводите исходные наблюдения и получайте несколько связанных показателей, оценок и диагностических величин.

📊СТАТИСТИКА

Автокорреляция выбранного лага при пропусках

Автокорреляция выбранного лага при пропусках: Поиск зависимости наблюдений на заданном временном расстоянии при пропусках NA. Автокорреляция на выбранном лаге строится только по полным парам. Пропущенные значения уменьшают число таких пар и могут менять оценку.

📊СТАТИСТИКА

Авторегрессия AR(1) с долгосрочным средним

Авторегрессия AR(1) с долгосрочным средним: Оценка авторегрессионного коэффициента, многопериодного прогноза и условной неопределённости. AR(1) связывает новое наблюдение с предыдущим. При стационарности прогноз постепенно возвращается к долгосрочному среднему, а интервал расширяется с горизонтом.

ПОДЕЛИТЬСЯ ИНСТРУМЕНТОМ

Встроить на свой сайт

Вставьте этот код в HTML-блок на своём сайте. Посетители смогут пользоваться калькулятором без перехода.

Прямая ссылка: https://calc-calc.ru/embed/calc_790115/

Предварительный просмотр