| Шарлатаны от науки? Или чем хуже рулеточники? ID:21201 |
Ср, 7 марта 2007 13:27 [#] [») |
|
|
Приведу цитату с одного сайта. Конечно же - это целая отрасль и не в сайте дело...
<font size="3">
"Текст доклада:
АВТОМАТИЗАЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ТП ЕХСЕL
**** Татьяна Николаевна (*****@.spasenet.ru)
Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева (РХТУ), г. Москва
В последние годы расширилось применение ЭВМ для решения экономических задач, важнейшей из которых является задача экономического прогнозирования. Так как экономические процессы имеют вероятностный характер, а развитие исследуемого объекта определяется суммарным влиянием закономерности и случайности, то для предсказания значений экономических показателей целесообразно использовать статистические методы прогнозирования [1,2], которые при необходимости дополняются и другими методами (аналогий, экспертных оценок и т.д.). Cтатистические методы реализуются с помощью специальных статистических пакетов, таких как Statistica, Statgraphics и других. Однако задачу статистического прогнозирования можно решить без больших финансовых затрат на приобретение специального программного обеспечения, что особенно важно для предприятий малого и среднего бизнеса. В данной работе описано как это можно сделать с помощью ТП Excel.
Процесс прогнозирования, опирающийся на статистические методы, распадается на два основных этапа. Это обобщение данных, наблюдаемых за достаточно продолжительный период, и представление статистических закономерностей в виде линейной, адаптивной или регрессионной модели. В экономической деятельности часто требуется не только получить прогнозные оценки исследуемого показателя, что можно сделать с помощью любой из ранее указанных моделей, но и количественно охарактеризовать степень влияния на него других факторов. Для решения этой задачи используется аппарат корреляционно-регрессионного анализа. В данной работе рассматривается реализация в ТП Excel однофакторной линейной регрессионной модели (ОЛРМ). Пример электронной книги осуществляющей автоматизацию экономического прогнозирования на основе такой модели приведен в приложении работы [3]. Выполнение автоматизации прогнозирования на основе ОЛРМ включает в себя следующее:
1. Ввод известных значений ведущего фактора X и исследуемого показателя Y в таблицу оценки параметров модели.
2. Автоматический расчет по формулам параметров модели.
3. Ввод табличных значений уровней в таблицы оценки качества построенной модели.
4. Автоматический расчет по формулам критических значений, используемых для оценки качества с точки зрения ее адекватности и точности.
5. Автоматический анализ качества построенной модели и получение соответствующих выводов.
6. Автоматизацию табличного и графического задания результатов точечного и интервального прогноза.
В ОЛРМ оценка параметров модели осуществляется методом наименьших квадратов (МНК) с помощью электронной таблицы оценки параметров модели. После нахождения уравнения модели оценивается ее качество, которое определяется ее точностью и адекватностью исследуемому процессу.Адекватность модели базируется на свойствах случайности, независимости и нормальности распределения уровней ряда остатков. Для проверки случайности используется критерий поворотных точек. Проверка независимости выполняется с помощью d-критерия Дарбина-Уотсона. Соответствие уровней ряда остатков нормальному закону распределения определяется при помощи R/S-критерия. Для характеристики точности используется среднеквадратическое отклонение и средняя относительная ошибка. Оценка качества ОРЛМ осуществляется автоматически с помощью двух электронных таблиц оценки качества модели....."
</font>
Ну и так далее... Так логичный вопрос у меня есть. Ещё раз "Так как экономические процессы имеют вероятностный характер, а развитие исследуемого объекта определяется суммарным влиянием закономерности и случайности, то для предсказания значений экономических показателей целесообразно использовать статистические методы прогнозирования"
Внося элемент случайности разве мы не превращаем всю систему в случайную? Допустим случайность внесет только ограниченный заведомовычисляемый диапазон варьирования прогнозируемых значений? Статистикой, выходит, можно спрогнозировать более точные значения в этом варьируемом диапазоне? Если учеными утвержается, что "Да", то ученые-статистики-прогнозисты всеми продвинутыми картежниками, презирающими рулеточников, должны быть названы шарлатанами. Так как здесь,на форуме, убедительно доказано не раз, что случайность статистикой не спрогнозировать.
А если нет, то есть если прогноз с качеством лучше чем 50 на 50 внутри варьируемого диапазона неполучаем, то зачем вообще такие прогнозы? Тогда такие ученые тем более шарлатаны, так как за тыканье пальцем в небо берут деньги.
Где опять я неправ?
Крамольная мысль: - На самом деле неправы продвинутые картежники, презирающие рулеточников. И таки статистикой можно прогнозировать случайногенерируемые значения с качеством, достаточным для победы руля.
|
|
|
