Анализ современных статистических методов прогнозирования

Сущность статистических прогнозов и задачи экономико-статистического прогнозирования. Основные методы прогнозирования в статистике: наименьших квадратов, наименьших квадратов с весами, экспоненциального сглаживания, авторегрессии. Построение прогноза.

Подобные документы

  • Математические методы систематизации, использование статистических данных для научных и практических выводов. Использование метода наименьших квадратов для исследования линейной регрессии и нахождения выборочного коэффициента корреляции исходных данных.

    курсовая работа, добавлен 19.06.2015

  • Анализ систем обработки трафика как систем массового обслуживания, актуальность задачи прогнозирования его изменения. Оценка роли и значения разработанного алгоритма прогнозирования в улучшении работы систем анализа трафика для периодов высокой нагрузки.

    статья, добавлен 30.07.2017

  • Прогнозирование с использованием скользящего среднего. Метод экспоненциального сглаживания. Предсказание структуры денежного потока на основе структуры текущих денежных потоков. Понятие прогнозирования, предсказания. Экстраполирование и интерполирование.

    контрольная работа, добавлен 27.05.2013

  • Основные понятия и определения планирования и организации эксперимента. Метод наименьших квадратов и факторный эксперимент. Дисперсионный анализ и построение теоретической функции методом квадратов. Регрессионная зависимость эксперимента, её анализ.

    курсовая работа, добавлен 27.09.2011

  • Определение понятия прогнозирования. Характеристика видов и методов прогнозирования. Анализ основных элементов временных рядов. Моделирование тенденции временного ряда путем построения аналитической функции. Пример решения задачи трендовым методом.

    курсовая работа, добавлен 11.04.2017

  • Исследование закономерностей и связей между двумя дискретными случайными величинами X и Y, при помощи статистических методов. Выборочная дисперсия и выборочные числовые параметры. Расчет коэффициента корреляции. Регрессия и метод наименьших квадратов.

    курсовая работа, добавлен 10.12.2012

  • Целесообразность использования статистических методов в проблеме поиска оптимальных условий проведения эксперимента. Наука планирования и организации эксперимента. Обработка экспериментальных данных методом наименьших квадратов, регрессионная зависимость.

    дипломная работа, добавлен 10.02.2016

  • Проекционный метод Галеркина, сущность метода коллокаций и наименьших квадратов, их преимущества и недостатки. Решение краевой задачи различными методами. Оценка погрешности применения данных методов относительно точного решения в конкретных точках.

    дипломная работа, добавлен 07.11.2012

  • Расчет показательной статистики и коэффициента корреляции. Построение парных и множественных моделей, выбор наиболее оптимальных из них. Временной ряд подготовка данных для прогноза. Построение прогноза методом Брауна. Выбор коэффициента сглаживания.

    контрольная работа, добавлен 12.01.2015

  • Основные положения теории прогнозирования и применение ее методов для решения прикладных задач. Оценки границ интервального прогноза, доверительная вероятность и параметр нормального закона распределения. Динамика спроса в течение циклов расхода запасов.

    лекция, добавлен 23.02.2014

  • Решение систем линейных алгебраических уравнений. Вычисление обратной матрицы методом Гаусса. Основные методы решения нелинейных однородных (скалярных) уравнений. Построение интерполяционного полинома. Сущность аппроксимация методом наименьших квадратов.

    учебное пособие, добавлен 24.10.2012

  • Основные понятия математической статистики. Оценка параметров, проверка гипотез и основы регрессионного анализа. Точечное и интегральное оценивание и их эффективность. Критерии согласия и линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Теорема Пирсона.

    курс лекций, добавлен 03.07.2013

  • Применение регрессионного анализа для моделирования и изучения данных в математической статистике. Оценивание коэффициентов регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Составление алгоритма регрессионного анализа линейного уравнения в Mathcad.

    курсовая работа, добавлен 12.12.2014

  • Краткое описание развития учения о магических квадратах. Методы построения рамочных магических квадратов нечетного, нечетно-четного и четно-четного порядков - пошаговое описание и наглядное изображение. Построение магических квадратов порядка 3 и 4.

    статья, добавлен 26.04.2019

  • Рассмотрение метода наименьших квадратов как базового метода оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. Нахождение выборочного уравнения зависимости y от x на основании выборки из четырех наблюдений и построение зависимости.

    контрольная работа, добавлен 27.04.2014

  • Разработка Лапласом методов математической физики при решении прикладных задач. Развитие теории ошибок и приближений методом наименьших квадратов. Уравнение Лапласа в случае пространственных переменных. Уравнение Лапласа в двумерном пространстве.

    реферат, добавлен 22.11.2015

  • Применение корреляционного анализа в математической статистике. Классическая линейная модель множественной регрессии. Использование метода наименьших квадратов для оценки параметров модели множественной регрессии. Условия и теорема Гаусса-Маркова.

    презентация, добавлен 15.12.2014

  • Характеристика стационарного эргодического случайного процесса. Особенность понятия корреляционной функции. Суть математического ожидания неизменного назначения. Анализ метода наименьших квадратов. Построение графиков для исходного и нового движений.

    курсовая работа, добавлен 16.07.2014

  • Составление линейной функции и решение системы из двух уравнений с двумя неизвестными. Формулы для нахождения коэффициентов по методу наименьших квадратов. Зависимость для показательной, линейной и квадратичной функций, их построение. Частные производные.

    контрольная работа, добавлен 29.03.2013

  • Постановка задачи аппроксимации и интерполяции функций. Общее понятие обобщенной степени и конечных разностей. Интерполяционные формулы Ньютона. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Метод наименьших квадратов для обработки результатов экспериментов.

    контрольная работа, добавлен 27.09.2017

  • Математические методы систематизации, обработки и использования статистических данных для научных выводов. Генеральная и выборочная совокупность статистических данных. Способы группировки статистических данных. Корреляционный и регрессионный анализ.

    реферат, добавлен 29.11.2014

  • Основные понятия и методы, используемые при обработке экспериментальных исследований. Классификация систематических погрешностей по причине возникновения. Идея метода наименьших квадратов. Случаи линейной, пропорциональной и нелинейной зависимостей.

    учебное пособие, добавлен 11.03.2014

  • Построение модели парной, линейной и нелинейной регрессии в эконометрике. Сущность нелинейных уравнений. Определение параметров в моделях парной регрессии. Характеристика метода наименьших квадратов. Понятие коэффициента детерминации и корреляции.

    доклад, добавлен 19.11.2012

  • Анализ динамики роста стоимости основных рабочих фондов. Расчёт парного коэффициента корреляции. Проверка значимости с помощью статистики Стьюдента. Вычисление оценки неизвестных параметров уравнения парной регрессии по методу наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 15.03.2017

  • Математическое моделирование, форма и принципы представления моделей и особенности их представления. Компьютерное моделирование при обработке опытных данных, типы интерполяции. Этапы алгоритма сглаживания опытных данных методом наименьших квадратов.

    курс лекций, добавлен 19.06.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.