Анализ изменения объема продаж шаров для игры в пейнтбол

Анализ изменения объема продаж шаров для игры в пейнтболПосле того, как уравнение тренда составлено, осуществляется проверка его адекватности. Для этого необходимо сравнить коэффициенты F и Fтабличное: F(2,84) <Fтабл (3,87), следовательно, полученное уравнение не адекватно опытным данным. Также для оценки адекватности уравнения, анализируем показатели R и R2: R=0,072<0,3 – корреляция слабая, т.е. увеличение или снижение продаж в один день не ведет к закономерному увеличению или снижению продаж в другой, продажи не зависят от фактора времени, но зависят от множества других неучтенных факторов. R2 это отношение устранимой ошибки к неустранимой, его также называют коэффициентом качества ошибки: R2= 0,0077= 7,7% — только 7,7% опытных данных описано уравнением. Отсюда следует, что такая оценка не является допустимой и не корректно отражает действительность.
Итак, на основании сделанного анализа можно сделать вывод, что линейное уравнение регрессии не полностью удовлетворяет критериям адекватного описания данных.
Следующий этап статистического анализа заключался в нахождении коррелирующих данных, которые, впоследствии, будут подвергнуты дисперсионному анализу и дадут представление о сезонной зависимости объема продаж шаров. Анализ показал, что наибольшие значения корреляция принимает в 8 и 15 столбцах – R = 0,6 и 0,58 соответственно. Не трудно заметить, что шаг между коррелирующими столбцами 7 дней – недельный цикл, что вполне соответствует реальной ситуации, при которой пик игровой активности, и, соответственно, пик продаж шаров, наблюдается в выходные дни, т.е. с промежутком в 1 неделю.
Двухвыборочный F-тест для дисперсии показал, что F близок к критическому, ряд близок к стационарному (0,81≈0,78), т.к. коэффициенты <1, то ряд устойчивый и можно проводить дальнейший анализ.
Дисперсионный анализ помог составить более точное уравнение авторегрессии:
Yi=0.56Yi-7 + 0.15Y-14 + 820
Таким образом, зная недельные и двухнедельные данные о проданных шарах, можно предсказать значение сегодняшних показателей. Из уравнения авторегрессии следует, что значения прошлой недели имеют большее влияние на прогнозируемый результат, чем данные позапрошлой недели (коэффициент 0,56 против 0,15).
Также необходимо оценить адекватность составленного уравнения. Fзначимое = 4,4 ·10-38 очень мало, следовательно, уравнение адекватно нашим данным. С вероятностью R2=66,6% по этой формуле можно описать прогнозируемый объем продаж.
Для проверки были произведены расчеты по полученной формуле, расхождение планового (рассчитанного) объема продаж с реальным составило 33,6%, что не позволяет применять полученное уравнение для прогнозирования ситуации с количеством проданных шаров для игры в пейнтболл а период с 1.07.2011 по 30.08.2012 года.
Подводя общий итог анализа, отметим, что для корректного прогнозирования объема сбыта для данной компании недостаточно знаний о временном распределении, необходимо вводить фиктивные переменные, учитывать другие факторы, такие как, например, популярность игры, уровень конкуренции, наличие рекламы и продвижения, что выходит за рамки данной исследовательской работы.

Очень часто появляется свободное время на работе. Я смотрю интересный сериал тут всегда, когда есть свободная минутка. Крутой сериал, о детективе, рекомендую к просмотру!

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *