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
Исторические сведения о возникновении и распространении магических квадратов. Основные теории их построения и преобразования. Методы построения и свойства мало исследованных совершенных магических квадратов. Решение математических комбинаторных задач.
книга, добавлен 16.05.2014Построение регрессионных моделей по рядам динамики. Использование критериев Фишера и Стьюдента, формулы линейного коэффициента корреляции. Оценка параметров уравнения регрессии, применение метода наименьших квадратов. Примеры гетероскедастичности.
контрольная работа, добавлен 25.04.2015Сущность регрессионного анализа, его цели и условия применения. Характеристика уравнения регрессии, метода наименьших квадратов, диаграммы рассеяния. Остаточная дисперсия и коэффициент детерминации R-квадрат. Коэффициент множественной корреляции R.
презентация, добавлен 18.12.2012Анализ работ А.Н. Колмогорова по аксиоматическому подходу к теории вероятностей и средних величин. Исследование свойств медианы как оценки центра распределения. Характеристика эффекты "вздувания" коэффициента корреляции и метода наименьших квадратов.
статья, добавлен 14.05.2017Особенности применения теоремы Лангранжа к подынтегральной функции. Теорема о дифференцировании определенного интеграла по переменному верхнему пределу. Аппроксимация дифференциальной задачи на примере разностной схемы метода наименьших квадратов.
шпаргалка, добавлен 24.10.2010Регрессионный анализ как статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную. Индекс корреляции и коэффициент детерминации. Методы наименьших квадратов. Пути решения системы нормальных уравнений.
практическая работа, добавлен 07.11.2014Определение необходимости вероятностного (стохастического) прогнозирования. Исследование графического представления о статистическом ряде. Рассмотрение и характеристика группового прогнозирования куба информации, который заменяется квадратом информации.
статья, добавлен 19.05.2018Характеристика основных элементарных функций. Изучение арифметических свойств пределов. Суть формулы непрерывных процентов. Анализ точек разрыва и их классификации. Особенность неопределенного интеграла и его свойств. Оценка метода наименьших квадратов.
шпаргалка, добавлен 22.04.2015Временной ряд и его основные элементы, закономерности автокорреляция уровней и выявление структуры. Моделирование тенденции и метод наименьших квадратов. Приведение уравнения тренда к линейному виду. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда.
реферат, добавлен 07.09.2015Построение оценки функции регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Нахождение значения коэффициента методами трапеций и парабол, решение уравнения. Изучение распределения температуры в тонком цилиндрическом стержне. Решение краевой задачи.
дипломная работа, добавлен 24.12.2011Основы статистической теории машинного обучения. Задачи классификации и регрессии с опорными векторами. Теории обобщения Вапника-Червоненкиса и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Задачи адаптивного прогнозирования в режиме онлайн.
учебное пособие, добавлен 16.06.2013Приближение табличных данных конкретной системой базисных функций по методу наименьших квадратов. График разности исходной (табличной) и аппроксимирующей функций. Численное решение задачи коши для обыкновенного дифференциального уравнения первого порядка.
контрольная работа, добавлен 01.04.2015Методы получения адекватных моделей для решения управленческих задач. Свойства почв и метеоусловий северной и центральной зон Краснодарского края. Оценка урожайности по методу наименьших квадратов. Моделирование с помощью кусочно-линейной регрессии.
статья, добавлен 26.04.2017Принципы выдвижения рабочей гипотезы о содержании и характере регрессии. Формульное выражение наименьших квадратов. Возможные расхождения теоретических и расчетных критериев детерминации. Интерпретация коэффициентов для решения уравнений регрессии.
лекция, добавлен 10.10.2014Открытие К.Ф. Гауссом основного закона погрешностей, с которым связан способ наименьших квадратов. Разнообразие методов обработки результатов эксперимента. Эффективное использование избыточной информации. Противоречивость системы линейных уравнений.
доклад, добавлен 10.09.2015Геометрическая интерпретация множественной регрессионной модели с двумя объясняющими переменными. Метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии, статистические гипотезы, свойства регрессионных коэффициентов, вычисление стандартной ошибки.
презентация, добавлен 20.01.2015Сущность линейной регрессии как метода восстановления зависимости между двумя переменными. Особенности регрессионной модели. Рассмотрение основных функций предиктора. Характеристика метода наименьших квадратов. Порядок определения линейной регрессии.
краткое изложение, добавлен 17.03.2015Сущность и характерные особенности функции нескольких переменных, порядок расчета и анализа ее дифференциала. Определение частных производных. Применение дифференциала к приближенным вычислениям. Метод множителей Лагранжа и наименьших квадратов.
методичка, добавлен 19.09.2017Значение и применение теории бесконечного множества простых чисел. Основы установления сравнительной количественной оценки множеств. Решение задачи подбора совокупности двух параметров, удовлетворяющих принцип наименьших квадратов, численными методами.
статья, добавлен 26.01.2019Формулировка теоремы, утверждающей, что тройки простых чисел составляют бесконечное множество. Решение задачи подбора совокупности двух параметров, удовлетворяющих принцип наименьших квадратов. Функция натурального аргумента, оценка погрешностей.
статья, добавлен 26.01.2019Выдвижение рабочей гипотезы. Теоретическая регрессия. Влияние случайного члена. Простая регрессионная модель. Метод наименьших квадратов. Прямой расчет коэффициентов регрессии. Проверка гипотез о статистической значимости уравнений парной регрессии.
презентация, добавлен 20.01.2015Визуализация метода наименьших квадратов (МНК), его параметризация. Свойства МНК оценок, характеристика гипотезы линейной регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. Правила принятия гипотез, аномальные значения (выбросы) и пр.
презентация, добавлен 23.04.2015Суть аппроксимации таблично заданной функции по МНК (методу наименьших квадратов), ее отличие от метода интерполирования. Задача построения аппроксимирующих функций в виде элементарных функций (степенной, показательной, логарифмической, гиперболической).
контрольная работа, добавлен 25.04.2015- 74. Гибридные математические модели и методы прогнозирования временных рядов с учётом внешних факторов
Предложение модели различной сложности для прогнозирования нестационарных ВР с учётом экзогенных факторов. Обзор методов идентификации этих моделей на основе совместного использования многомерного варианта метода "Гусеница"-SSA и моделей SARIMAX.
статья, добавлен 30.10.2016 Рассмотрение особенностей исследования остаточных величин. Характеристика основных случаев применения метода Гольдфельда-Квандта. Определение значения отсутствия автокорреляции остатков. Выявление алгоритма проверки регрессии на гетероскедастичность.
презентация, добавлен 13.07.2015