Free Printable 06. Расчет модели базового прогноза

1.

Как проводится расчет стартового уровня на имеющихся исторических данных в предлагаемой методике?

a)

Сумму актуальных (фактических) объемов делим на количество дней периода

b)

Сумму очищенных от выбросов объемов делим на количество дней периода

c)

Сумму очищенных от сезонности объемов делим на количество дней периода

d)

Сумму очищенных от выбросов объемов делим на количество дней в году

2.

Какая из задач выполняется ВТОРОЙ по порядку при создании базового прогноза на макроуровне?

a)

Расчет стартового уровня и сезонных коэффициентов

b)

Очистка данных от влияния сезонности

c)

Определение и расчет тренда

d)

Расчет базового прогноза

3.

Какой уровень агрегации данных рекомендуется использовать для принятия решения о наличии тренда?

a)

Месяц или неделя

b)

Год

c)

Интервал внутри дня (15, 30 или 60 минут)

d)

Любой из перечисленных

4.

Какую меру рекомендуется использовать при анализе тренда VOL на месячных периодах?

a)

Среднее значение по дням за месяц. Данные очищены от сезонности

b)

Среднее значение по дням за месяц. Данные очищены от выбросов

c)

Сумма обращений за месяц. Данные очищены от сезонности

d)

Сумма обращений за месяц. Данные очищены от выбросов

5.

Сколько типов сезонности на макроуровне используется в предлагаемой на курсе методике?

a)

1

b)

2

c)

3

d)

4

e)

5

6.

К какой неделе февраля относится дата 28 февраля?

a)

1

b)

2

c)

3

d)

4

e)

5

7.

Какой шаг следует выполнить ТРЕТЬИМ в перечисленной последовательности задач?

a)

Посчитать среднедневной уровень

b)

Посчитать индексы месяца, недели, дня недели

c)

Очистить данные от влияния сезонности

d)

Рассчитать коэффициенты уравнения тренда

8.

В каком случае рекомендуется визуально посмотреть на данные при анализе тренда?

a)

В любом случае - это полезно делать всегда

b)

Если на имеющихся данных невозможно сделать вывод о наличии тренда

c)

Если по методу регрессии тренд есть, а по методу Фостера-Стюарта - нет

d)

Этого вообще делать не нужно

9.

Как интерпретировать значение R-квадрат = 0,9 с точки зрения наличия тренда (если данные ведут себя "нормально")?

a)

Есть повышающий тренд

b)

Есть понижающий тренд

c)

Тренд есть, а кокой именно - нужно судить по наклону линии регрессии

d)

Тренда нет

10.

Какие утверждения являются верными?

a)

Среднее может быть больше квартиля 4

b)

Среднее может быть больше квартиля 2

c)

Среднее может быть больше квартиля 3

d)

Среднее может быть меньше квартиля 1

11.

Какие утверждения верны для тренда, линия которого выражена уравнением (х - номер дня): $y=23\times x-123$

a)

Тренд повышающий

b)

Ежедневный прирост по тренду составляет 23 обращения

c)

Тренд понижающий

d)

Ежедневное падение по тренду составляет 123 обращения

12.

Какой компонент присутствует в формуле расчета вариативности (VAR), предлагаемой на курсе

a)

$СТАНДОТКЛОН\divСРЗНАЧ$

b)

$СТАНДОТКЛОН\timesСРЗНАЧ$

c)

$СУММПРОИЗВЕД\timesСТАНДОТКЛОН$

d)

$\int_{СРЗНАЧ}^{СТАНДОТКЛН}$

13.

Получены результаты анализа характера влияния спецсобытия.

VAR_ADD = 2.01

VAR_MULT=0.95

K_ADD = -345

K_MULT = 1.4

Какую формулу для этого спецсобытия использовать в прогнозе?

a)

$ПРОГНОЗ_{БАЗОВЫЙ}\times1,4$

b)

$ПРОГНОЗ_{БАЗОВЫЙ}-345$

c)

$ПРОГНОЗ_{БАЗОВЫЙ}+2,01$

d)

$ПРОГНОЗ_{БАЗОВЫЙ}\times0,95$

06. Расчет модели базового прогноза

Total questions: 13

Worksheet time: 19mins

Similar Resources on Wayground