BÀI TẬP MÔN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
CHƯƠNG 5:
Bài 1:
Có chuỗi thời gian về lượng tiêu thụ MHA của 1 cửa hàng trong 6 tuần như sau:
Tuần 1 2 3 4 5 6
Lượng tiêu thụ
MHA (chiếc)
36 26 32 22 34 28
1/ Sử dụng phương pháp dự báo Naïve dự báo cho tuần tiếp theo. Đánh giá độ chính xác của phương
pháp dự báo này dựa vào:
- Sai số tuyệt đối trung bình (MAE)
- Sai số bình phương trung bình (MSE)
- Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE)
2/ Yêu cầu tương tự câu 1 nhưng sử dụng phương pháp dự báo dựa vào bình quân tất cả các dữ liệu
trong quá khứ.
3/ Dựa vào các sai số dự báo tính theo 2 phương pháp ở câu 1 và câu 2, đưa ra nhận xét.
Bài 2:
Có chuỗi thời gian về lượng tiêu thụ MHB của 1 cửa hàng trong 7 tháng như sau:
Tháng 1 2 3 4 5 6 7
Lượng tiêu thụ
MHB (chiếc)
24 13 20 12 19 23 15
1/ Vẽ đồ thị và nhận xét về xu hướng biến động của dữ liệu
2/ Dự báo lượng tiêu thụ tháng 8 dựa vào số bình quân di động 3 mức độ và tính MSE của mô hình dự
báo này.
3/ Dùng hệ số làm trơn α = 0,2 để tính các giá trị làm trơn hàm mũ cho chuỗi thời gian. Tính sai số bình
phương trung bình va dự báo lượng tiêu thụ MHB tháng 8.
4/ So sánh 2 phương pháp dự báo sử dụng ở câu 2 và câu 3, đưa ra nhận xét.
Bài 3:
Có chuỗi thời gian về doanh số bán SPC trong 12 tháng của 1 công ty (file data)
1/ Dùng α = 0,3 để tính các giá trị làm trơn hàm mũ cho chuỗi thời gian
2/ Dùng α = 0,5 để tính các giá trị làm trơn hàm mũ cho chuỗi thời gian
3/ Hệ số làm trơn 0,3 hay 0,5 cung cấp giá trị dự báo tốt hơn?
Bài 4:
Có chuỗi thời gian sau:
t1234567
Yt 120 110 100 96 94 92 88
1/ Vẽ đồ thị chuỗi thời gian trên và nhận xét xu hướng biến động
