Jak predikovat na základě velmi malého množství historických dat?

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Výroční konference OP Rybářství
Advertisements

Vyhodnocení úspěšnosti fiskálních predikcí
Optimalizace modelováním procesu
Martin Koňařík XLII. konference České demografické společnosti, , Praha Martin Koňařík.
Sofistikované výpočtové nástroje pro koncepční návrh spaloven a jejich praktické aplikace M. Pavlas, R. Šomplák Sekce energetických systémů a simulačních.
Ústav procesního a ekologického inženýrství Fakulta strojního inženýrství Vysoké učení technické v Brně Technická 2896/2, Brno ÚSTAV PROCESNÍHO.
1 Projektová dynamika II RNDr. Jiří Weinberger, TIMING Praha 28. Března 2008.
EDA pro časové řady.
Odhady parametrů základního souboru
Predikce Zobecněná MNČ
ZÁKLADY EKONOMETRIE 4. cvičení PREDIKCE MULTIKOLINEARITA
ROZHODOVACÍ PROCESY PRO VÍCECESTNÉ TELEMATICKÉ APLIKACE Filip Ekl
Temporální Databáze Jaroslav Dražan. Čím se budeme zabývat Proč je čas v DB důležitý Práce s časem pomocí klasického SQL Reprezentace časové domény Spojování.
Metody zkoumání ekonomických jevů
Analýza vlivu cen elektřiny na ekonomiku průmyslových podniků Prezentace EGÚ Brno, a. s. Sekce provozu a rozvoje elektrizační soustavy Květen 2007.
Fakulty informatiky a statistiky
STANOVENÍ NEJISTOT PŘI VÝPOŠTU KONTAMINACE ZASAŽENÉHO ÚZEMÍ
Evropské fondy v kontextu rozvoje města Brna Marie ZEZŮLKOVÁ Kancelář strategie města.
Institut ekonomiky a systému řízení Oddělení GIS
 BA_EM Electronic Marketing Pavel Agenda  Efektivní data mining jako zdroj relevantních dat o potřebách zákazníků.
TECHNOLOGY FORECAST Co je Technology Forecast? Technology Forecast zahrnuje ”veškeré úsilí při projektování technologických schopností, předvídání vynálezů.
ANALÝZA ODVĚTVÍ JAZYKOVÝCH SLUŽEB Martina Pelešková 16. prosince 2009 Generální ředitelství pro překlady Evropská komise.
Regulační diagram Ing. Zdeněk Aleš, Ph.D.
Lineární regrese.
Lineární regresní analýza
Další spojitá rozdělení pravděpodobnosti
Podnikatelský plán VEBER, Jaromír a kol. Management – základy, prosperita, globalizace. Praha: Management Press, 2002, ISBN , str. 464 –
 Ministerstvo průmyslu a obchodu STAV ENERGETIKY V ČR NÍZKOUHLÍKOVÉ ZDROJE NA ENERGETICKÉM TRHU Tomáš Hüner náměstek ministra XXI. Seminář energetiků.
1 Role finančních frikcí v MP rozhodování Jiří Polanský, Jaromír Tonner Tato prezentace nezachycuje oficiální stanoviska ČNB.
PROGRAMOVÁNÍ SYSTÉMEM
Metrologie   Přednáška č. 5 Nejistoty měření.
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
JUSTÝNA Nástroj pro odhad produkce a výhřevnosti komunálních odpadů na úrovni mikroregionů 4/12/2017 just! 1 Radovan Šomplák, Lenka Zavíralová Hustopeče,
Výroční konference OP Rybářství Víceletý národní strategický plán pro akvakulturu na léta 2014 – 2024 Praha, 12. prosince 2012.
Výzkumné projekty MŽP v oblasti odpadového hospodářství
GIMP Využití nástroje Cesty Michal Zerzáň
Dana Zadražilová Fakulta mezinárodních vztahů VŠE v Praze Vzdělávání k udržitelnosti czech bcsd.
„Realistický pohled na stav veřejných financí“ Ministerstvo financí ČR Praha květen 2010 Jan Zikl.
MĚSTA 2020 aneb od strategie k projektům
Metodika posouzení Metody, techniky, postupy. Klíčová otázka: n Jak provést posouzení, aby co nejlépe reflektovalo situaci uživatele služby?
Modeling claim size in time via copulas (Gaida Pettere & Tonu Kollo) Mgr. Jan Šváb
Checklandova metodologie
Míra růstu dividend, popř. zisku
....aneb začneme na zelené louce…
Brno University of Technology What should we do?.
Aplikovaná statistika 2. Veronika Svobodová
METODY STŘEDNĚDOBÉHO PROGNÓZOVÁNÍ SURO jaro 2010.
11 Osobní finance a investování. 2 Osobní finanční plánování Smyslem osobního finančního plánování je ujasnit si: budoucí osobní a rodinné.
Aplikovaná statistika 2.
REGRESNÍ ANALÝZA Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice.
PLÁN ODPADOVÉHO HOSPODÁŘSTVÍ KARLOVARSKÉHO KRAJE 2016 – 2025 Vyhodnocení koncepce z hlediska vlivů na životní prostředí a veřejné zdraví Mgr. Alena Kubešová,
Školské systémy, vzdělanost a ekonomická výkonnost
Projekt: Praktický průvodce ekonomikou aneb My se trhu nebojíme! Reg. č.: CZ.1.07/1.1.34/ Nové trendy v investování.
Důvody sestavování podnikatelského piánu Struktura podnikatelského plánu poskytuje podnikateli užitečný kontrolní prostředek pro zpracování informací.
EMM91 Ekonomicko-matematické metody č. 9 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Podnikatelský plán Vzor a struktura.
Statistické metody pro prognostiku Luboš Marek Fakulta informatiky a statistiky Vysoká škola ekonomická v Praze.
1 Kariérní systém a reforma financování Jaroslav Fidrmuc MŠMT Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy Karmelitská 7, Praha 1 tel.:
Analýza a vyhodnocení zdravotního stavu obyvatel města TÁBOR MUDr. Stanislav Wasserbauer MUDr. Miloslav Kodl Hana Pokorná Zdravá Vysočina, o.s. ve spolupráci.
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Ústav podnikové strategie Problematika dlouhodobé nezaměstnanosti v ČR Autor bakalářské práce:
Analýza časových řad Klasický přístup k analýze ČŘ
Mgr. Tereza Brumovská, M.Sc.
Příprava prezentace podnikatelského plánu pro investora
Posouzení životní situace rodin s dětmi
- váhy jednotlivých studií
Příprava prezentace podnikatelského plánu pro investora
Regresní analýza výsledkem regresní analýzy je matematický model vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými snažíme se z jedné proměnné nebo lineární kombinace.
Příklad (investiční projekt)
Národní program snižování emisí České republiky
Výzvy digitální ekonomiky pro společnost
Transkript prezentace:

Jak predikovat na základě velmi malého množství historických dat? R. Šomplák 28.1.2016, Brno

Historická data – produkce odpadu vhodného ke kompostování v MSk Cíl: predikce produkce v roce 2020! poslední hodnota vs. průměr Jak zvolit startovací hodnoty   nelinearita Není zaručen globální extrém

Prognóza produkce na základě analýzy trendů Který model vybrat? Dá se nějak kvantifikovat kvalita modelu? –> index determinace???

Hlavní myšlenka použití modelů - Generuje se 200 řad, kde se vybere určitý percentil - To se cele opakuje 10x a udělá se průměr s dolního (5 %) a horního percentilu (95 %) Při generování je zohledněn koef. determinace Proč zrovna takto???

Výsledek simulace

Nový přístup k tvorbě modelů Princip: vynechat vždy jeden údaj a vytvořit regresní model. Myšlenka založená na hledání významných pozorování v regresní analýze

Shrnutí Jak zohlednit chybná nebo vybočující (náhodný ojedinělý důvod) historická data? Jak vytvořit trend (model)? Jak kvantifikovat kvalitu modelu? Jak zpracovat více modelů dohromady? Jak se postavit k riziku neznámého vývoje do budoucnosti – již dnes je třeba plánovat budoucí zpracovatelské kapacity, jak moc bude vadit přebytek kapacit a případný nedostatek kapacit? Jak si obhájit výsledné řešení?

Děkuji za pozornost! Radovan šomplák (somplak@.upei.fme.vutbr.cz) Project supported by Technology Agency of the Cezch Republic Děkuji za pozornost! Radovan šomplák (somplak@.upei.fme.vutbr.cz)