Probleme bei quantitativen statistischen Prognoseverfahren

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FC Spinelli 04 Auf diesen Beitrag antworten »
Probleme bei quantitativen statistischen Prognoseverfahren
Hallo Leute,

mein erster Post. Bitte schon mal vorab um ein klein wenig Verständnis. Bin auch unsicher ob ich im richtigen Themengebiet gelandet bin. Aber zum Problem.

Was ich GLAUBE bisher verstanden zu haben.

1. Es gibt gaulitative und quanitative Prognoseverfahren
2. Zeitreihen bestehen aus mehreren Komponenten
- Trend
- Saison
- Zyklus
- Rest
3. Zu den quantitativen gehören
- Trendextrapolation
- gleitende Durchschnitte
- exponentielle Glättung
4. es gibt mehrere Trendkurven
- linear
- exponentiell
- logistisch (ich habe keine Ahnung wie die aussehen soll)
- parabolisch ( -- "" --)
- GIBT ES NOCH MEHR???
5. es gibt zwei gleitende Durchschnitte
- nicht robust ( Zeitreihe ohne extreme Wertausreißer)
- bearbeiten durch fortschreitenden arithmetisches Mittel
- zum glätten der Saisonkurve wird das ermittelte arithm. Mittel in die Mitte der Zeitreihe gesetzt

- robuste ( Zahlenreihe mit extremen Wertausreißern)
- bearbeiten durch fortschreitende Mediane
- zum glätten der Saisonkurve wird der ermittelte Median in die Mitte der Zeitreihe gesetzt
6. exponentielle Glättung geschieht in drei Schritten
- glätten des Niveaus
- glätten des Frends
- glätten der Saison
7. Es gibt die Regressionsanalyse Verschiebung der Kurve, die durch eine Punktwolke geht, so das der Regressionskoeffizient gen Null tendiert
- einfach ( eine Variable) :
- linear ( wahrscheinlich der vorliegende zu bearbeitende Kurventyp)
- quasi linear
- nicht linear
- mehrfach ( mehrere Variablen) ebenfalls:
- linear
- quasi linear
- nicht linear ( habe ich leider in der Literatur bisher noch nicht beschrieben gefunden. Gibt es das überhaupt)

Wie gesagt das glaube ich verstanden zu haben, nur jetzt fehlt mir der Überblick

A: Kann ich auf alle quantitativen Verfahren die Regressionsanalyse anwenden?
B: Wo muß ich follgende Funktionen einordnen zu den Prognoseverfahren oder zu den Methoden zur Verbesserung einer Prognose?
- Mitscherlich-Funktion
- Gompertz-Kurve
- Allometrische-Funktion
- Polynome + Splines
- Differenzenmethode
- lineare Filter AR/MA
- Box/Jenkins-Methode
- Census-X-ARIMA
C: Gibt es ein Buch, welches diese Problematik umfangreich erläutert und das so geschrieben ist, das ich es ohne ein Statistikstudium verstehe?
D: Ich bin dankbar für jede Beschreibung, die nicht in Formeln aus gedrückt ist.
E: Wenn ich dann noch kleine Bildchen für jede Kurve bekommen könnte, damit ich mir den Unterschied ansehen kann, dann wäre ich super glücklich.

Also bin für jede Hilfe dankbar.

Vielen Dank im voraus

FC Spinelli 04
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