Анализ данных 60-80

В рядах динамики, уровни которых являются месячными или квартальными показателями, наряду со случайными колебаниями часто наблюдаются сезонные колебания, по которыми понимается:

• Периодически повторяющееся из года в год повышение и снижение уровней, в отдельные месяцы и кварталы

• Разовое повышение и понижение уровней в отдельные месяцы и кварталы

• Периодически повторяющиеся повышения и понижения уровней в зимний и летний периоды

• Периодически повторяющиеся повышения и понижения уровней в весенний и осенний периоды

Сезонные волны основаны на:

• Показателях фактических уровней

• Сравнении средних уровней

• Сравнении фактических уровней

• Сравнении фактических уровней, каждого месяца со средним уровнем

Недостаток кластерного анализа:

• является ограниченность его применения

• увеличение в модели числа факторов-сомножителей резко повышает сложность вычислений

• состав, количество, число кластеров зависит от выбираемых критериев разбиения

• в произвольное определение порядка расположения факторов в цепочке сомножителей

Детализация не бывает:

• детализация по составу

• детализация по методу

• детализация по времени

• детализация по месту

Виды взаимосвязей:

• детерминированные, вероятностные

• первичные и вторичные

• корреляционные и индексные

• простые и сложные

Главное назначение кластерного анализа:

• определение взаимосвязей между переменными

• изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей

• разбиение, разделение множества исследуемых объектов и признаков на однородные в соответствующем понимании группы, кластеры

• позволяет выявить тенденции изменения отдельных статей или их групп

Выбор той или иной функции для выравнивания ряда динамики осуществляется на основании:

• Графического изображения фактических данных или на компьютере

• Графического изображения относительных данных или на компьютере

• программирования

• Графического изображения абсолютных данных или на компьютере

Чтобы знать о том, использование какой кривой дает лучший результат, обычно сопоставляют R2:

• Та функция, при которой этот коэффициент ближе к 1, считается более адекватной к исходным данным

• Та функция, при которой этот коэффициент ближе к 2, считается более адекватной к исходным данным

• Та функция, при которой этот коэффициент ближе к 3, считается более адекватной к исходным данным

• Та функция, при которой этот коэффициент ближе к 4, считается более адекватной к исходным данным

Выравнивание по прямой линии эффективно для:

• рядов уровней, которых первые разности (абсолютные приросты) уровней непостоянны

• рядов уровней, которых первые разности (абсолютные приросты) уровней более или менее постоянны

• рядов уровней, которых первые разности (абсолютные приросты) уровней равны

• ряда бесконечности

Парабола 2-го порядка отражает развитие:

• без изменения уровней ряда

• с изменением уровней ряда каждый раз на определенный процент

• с ускоренным или замедленным, изменением уровней ряда

• с постепенно ускоряющимся изменением уровней ряда