Использование экспоненциального сглаживания для решения служебных задач в территориальных органах УИС

Цель работы: научиться применять метод экспоненциального сглаживания и принципы прогнозирования при решении служебных задач в профессиональной деятельности сотрудников УИС.

Профилактика рецидивной преступности - одна из главных целей Концепции развития УИС РФ до 2020 года. Этапу разработки профилактических мер, после анализа качественно-количественных характеристик, обязательно предшествует криминологическое прогнозирование, представляющее собой процесс получения, обработки и анализа необходимой для прогноза информации.

Криминологический прогноз преступности - это вероятностное суждение о будущем состоянии (уровне, структуре) преступности, ее детерминант и возможностей профилактики через определенный период времени, включающее качественную и количественную оценки предполагаемых изменений и указание их примерных сроков.

Необходимо знать, что криминологическое прогнозирование является разновидностью социального предвидения, отраслью юридического прогнозирования и самостоятельным видом прогнозирования.

Предполагается, что наблюдения некоторой величины X проводятся через равные промежутки времени. Результат наблюдения обозначим X(t), где t - номер наблюдения. Прогноз Р(н-1) для следующего момента времени рассчитывается по формуле:

где а - константа сглаживания, выбирается обычно от 0,2 до 0,3.

Эти значения показывают, что ошибка текущего прогноза установлена на уровне от 20% до 30% ошибки предыдущего прогноза. Большие значения константы сглаживания ускоряют отклик прогноза на скачок наблюдаемого процесса, но могут привести к непредсказуемым выбросам.

Первый раз после начала наблюдений, располагая лишь одним результатом наблюдений Х(), когда прогноза Р(1) нет и формулой (1) воспользоваться еще невозможно, в качестве прогноза Р(2) следует взять значение результата первого наблюдения Х(1).

Формула (1) легко может быть переписана в ином виде:

Теперь видно, что при увеличении константы сглаживания в прогнозе доля последнего наблюдения увеличивается, а доля предыдущих наблюдений убывает.

Постановка задачи. В исправительном учреждении на складе находятся лопаты. По мере выпадения снега происходит увеличение количества заявок на лопаты. Несколько дней спустя после начала проведения исследования в вашей местности выпало очень много снега, и, как следовало ожидать, количество вышеупомянутых заявок резко возросло.

Итак, используя результаты выполненных на сегодняшний день наблюдений (в данном случае наблюдение - это количество заявок за день), нам нужно узнать, сколько лопат необходимо подготовить, чтобы полностью удовлетворить спрос на завтрашний день. Воспользуйтесь Excel для выполнения необходимых расчетов.

Алгоритм решения задачи

  • 1. Запустите Excel и щелкните на кнопке Сохранить.
  • 2. С помощь кнопки Создать папку в появившемся окне Сохранение документа создайте на диске d: свою рабочую папку и сохраните в ней файл Книга 1 под именем nporH03.xls.
  • 3. Установите во всей таблице шрифт Times New Roman размером 12 пт.
  • 4. Введите в диапазоне ячеек А1:А11 заголовок и данные наблюдений, руководствуясь следующим рисунком:

А

в

I с

1

Заявки

2

10

3

11

4

10

5

12

6

10

7

12

8

11

9

19

10

19

11

20

Результаты наблюдений

  • 5. Введите в ячейке В1 заголовок Прогноз.
  • 6. Раскройте пункт меню Сервис. Если в выпавшем подменю нет команды Анализ данных, то выполните команду Сервис—? Надстройки. В появившемся окне Надстройки в списке надстроек установите флажок слева от строки Analysis ToolPak - VBA (функции VBA для работы пакета анализа) и щелкните на кнопке ОК.

Установка пакета Анализ данных

7. Выполните команду Сервис^Анализ данных. Появится окно Анализ данных. Пролистайте список инструментов анализа и обратите внимание на то, что их достаточно много.

Выбор инструмента анализа

8. В списке инструментов анализа выберите строку Экспоненциальное сглаживание и щелкните ОК. Появится окно Экспоненциальное сглаживание, которое следует заполнить следующим образом:

Заполнение окна Экспоненциальное сглаживание

  • 9. Установите курсор в поле Входной интервал. Выделите интервал входных данных А1:А12. В поле Входной интервал появится строка $А$1:$А$12.
  • 10. Проведите расчет при значении константы сглаживания а, равном 0,2. Для этого введите в поле Фактор затухания значение, равное 1 , которое в данном случае равно 0,8.
  • 11. Установите флажок в поле Метки, означающий, что первая ячейка входного интервала является заголовком.
  • 12. Установите курсор в Выходной интервал. Выделите ячейку В2 - первую ячейку выходного интервала. В поле Выходной интервал появится строка $В$2.
  • 13. Установите флажок в поле Вывод графика и щелкните ОК. На рабочем листе будет выведен прогноз и диаграмма, позволяющая сравнить прогноз с фактическими данными.

Прогноз по методу экспоненциального сглаживания (константа сглаживания равна 0,2)

  • 14. Установите в диапазоне ячеек ВЗ :В 12 числовой формат с двумя разрядами дробной части.
  • 15. Проанализируйте полученные результаты. В ячейке All записано количество заявок, сделанных за десятый день наблюдений. В ячейке В11 записан прогноз на десятый день, полученный сглаживанием на основании данных предыдущих девяти дней наблюдений. В ячейке В12 записан прогноз количества ожидающихся заявок в следующий день. А сколько их будет сделано на самом деле, станет известно только в следующий день. Запись в ячейке В2 означает недостаток данных. Сравнивая график фактических данных с графиком прогноза, можно сделать вывод о том, что прогноз, полученный сглаживанием, реагирует на скачок фактической функции, но медленнее, чем этого бы хотелось. Реакция будет более быстрой, если уменьшить значение фактора затухания.
  • 16. Повторите получение прогноза, заменив значение 0,2 константы сглаживания наибольшим рекомендуемым значением 0,3. Появившееся окно с предложением перезаписать данные закройте щелчком на кнопке ОК.

Предупреждение Excel о предстоящей перезаписи данных

17. Рабочий лист вашей таблицы должен соответствовать изображению на следующем рисунке. Можно заметить, что теперь прогноз быстрее отслеживает скачок фактической функции.

Прогноз по методу экспоненциального сглаживания (константа сглаживания равна 0,3)

18. Снова повторите получение прогноза, заменив значение 0,3 константы сглаживания на 0,1. Анализируя рабочий лист на следующем рисунке, вы убедитесь, что в последнем случае качество прогноза заметно возросло, а устойчивость прогноза сохранилась.

Прогноз по методу экспоненциального сглаживания (константа сглаживания равна 0,9)

19. Описание всех инструментов пакета анализа можно найти в справочной системе MS Excel. Для обращения к справке нажмите клавишу F1. На вкладке мастера ответов в поле Выберите действие введите название инструмента анализа, например, Экспоненциальное сглаживание и щелкните на кнопке Найти. В появившемся списке разделов, связанных с интересующим инструментом анализа, выберите нужный раздел, и соответствующая справка Excel будет выведена на экран в следующем виде.

Пример вывода справки по инструменту анализа Экспоненциальное сглаживание

20. Предъявите преподавателю результаты практической работы, сделайте выводы.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >