Постройте аддитивную модель временного ряда Месяц на основе предоставленных данных об удельном весе частного жилья

Аддитивная модель временного ряда "Месяц"

Объяснение: Построение аддитивной модели временного ряда "Месяц" может быть полезным для анализа и прогнозирования изменений в удельном весе частного жилья в объеме строительства. Аддитивная модель предполагает, что изменения временного ряда можно разбить на несколько составляющих, которые в сумме образуют исходный ряд. Обычно такие составляющие включают тренд, сезонность и остатки.

Тренд отображает долгосрочные изменения в ряде и может быть возрастающим или убывающим. Сезонность характеризует повторяющиеся паттерны или циклы в ряде, которые могут быть связаны с временем года или другими периодичностями. Остатки представляют собой случайные флуктуации, которые не объясняются трендом или сезонностью.

Чтобы построить аддитивную модель, нужно провести следующие шаги:
1. Оценить тренд в ряде. Для этого можно использовать методы сглаживания, такие как скользящее среднее или взвешенное среднее.
2. Определить сезонность, исследуя повторяющиеся паттерны в ряде. Это можно сделать путем расчета средних значений для каждого месяца или периода.
3. Рассчитать остатки, вычитая тренд и сезонность из исходного ряда.
4. Проверить модель на адекватность и точность прогноза.

Пример использования:
Предположим, у нас есть данные по удельному весу частного жилья в объеме строительства за последние 12 месяцев (январь-декабрь). Мы можем использовать аддитивную модель, чтобы провести анализ и прогнозирование.

1. Оцениваем тренд: проводим скользящее среднее или взвешенное среднее для данных за каждый месяц.
2. Определяем сезонность: рассчитываем среднее значение удельного веса частного жилья для каждого месяца.
3. Рассчитываем остатки: вычитаем тренд и сезонность из исходных данных для каждого месяца.
4. Проверяем модель: анализируем остатки и оцениваем точность прогноза на основе полученной модели.

Совет:
Для более точного прогнозирования и анализа, рекомендуется использовать больший объем данных или увеличить период анализа. Также стоит обратить внимание на возможные выбросы или аномалии в данных, которые могут исказить результаты.

Дополнительное задание:
Постройте аддитивную модель временного ряда "Месяц" на основе следующих данных по удельному весу частного жилья в объеме строительства за последние 6 месяцев.

- Январь: 30%
- Февраль: 35%
- Март: 40%
- Апрель: 42%
- Май: 38%
- Июнь: 36%