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
Классическое понятие функциональной зависимости в математике, ограничения применимости понятия для адекватного моделирования реальности. Интеллектуальная система "Эйдос". Методы формирования редуцированных когнитивных функций и наименьших квадратов.
монография, добавлен 13.05.2017Поиск выборочных ковариации и коэффициента корреляции. Доверительный интервал для математического ожидания величины. Оценка параметров модели методом наименьших квадратов. Тестирование близости эмпирического распределения остатков моделей к нормальному.
контрольная работа, добавлен 10.11.2017Магический квадрат как таблица, сумма чисел в которой в каждом горизонтальном и вертикальном рядах и по каждой из диагоналей одна и та же. Основные научные достижения и учения Пифагора. Решение задачи нахождения ортогональных латинских квадратов.
контрольная работа, добавлен 08.01.2015Характеристика классов приближающих функций. Метод интерполяции Лагранжа. Метод получения аппроксимирующего значения функции без построения в явном виде полинома. Метод сплайн-аппроксимации и наименьших квадратов. Способы определения полиномы Чебышева.
контрольная работа, добавлен 03.06.2009Состав системы уравнений для определения коэффициентов многочленов наилучшего среднеквадратичного приближения. Таблица значений многочленов наилучшего среднеквадратичного приближения. Графики аппроксимируемой функции, заданной на дискретном множестве.
лабораторная работа, добавлен 09.12.2019Создание программы на языке Паскаль в среде объектно-ориентированного программирования Delphi, что позволяет видеть оптимальное решение и различные виды аппроксимации. Алгоритмы расчетов коэффициентов для различных функций и построения их графиков.
статья, добавлен 20.07.2021Применение метода наименьших квадратов при составлении математического описания криволинейной парной, единичной и множественной линейных регрессий. Особенности описания частной криволинейной регрессии на основе множественной линейной регрессии.
краткое изложение, добавлен 22.05.2010Распределение температуры вдоль тонкого цилиндрического стержня, помещенного в высокотемпературный поток жидкости или газа путем анализа математической модели. Задача регрессии. Метод наименьших квадратов. Проверка гипотезы об адекватности модели.
контрольная работа, добавлен 10.06.2011Аппроксимация данных заданной линейной зависимостью методом наименьших квадратов. Определение ее параметров. Нахождение точек экстремума функции с помощью метода множителей Лагранжа. Исследование функции на экстремум. Изменение диагонали прямоугольника.
контрольная работа, добавлен 19.05.2015Методика построения аппроксимирующей функции, которая наилучшим образом сглаживает экспериментальную зависимость, заданной таблично. Замена громоздкого табличного способа представления данных эксперимента как одна из важнейших задач аппроксимации.
лабораторная работа, добавлен 05.09.2022Случайная величина. Генеральная совокупность и выборка. Результат измерения. Доверительный интервал. Погрешности косвенных измерений. Алгоритм обработки данных косвенных измерений выборочным методом. Задача регрессии и метод наименьших квадратов.
методичка, добавлен 24.05.2012Решение дифференциального уравнения методом Эйлера-Коши. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Метод наименьших квадратов. График решения дифференциального уравнения. Расчет погрешности аппроксимации. Множество решений дифференциального уравнения.
курсовая работа, добавлен 08.06.2013Последовательность и вид многочленов на конечной степени точек в частных случаях. Сила нормированности. Определение коэффициентов Фурье. Применение метода наименьших квадратов. Ортогональные многочлены системы. Интерполяционный многочлен Лагранжа.
контрольная работа, добавлен 20.05.2013Развитие способности понимать идеи размещения, сочетания, симметрии, классификации и обобщения посредством построения магических квадратов. Содержание "Теории магических матриц" Чебракова. Сущность метода террас. Организация планирования экспериментов.
презентация, добавлен 15.02.2012Подходы к решению задачи прогнозирования многомерных временных рядов. Обоснование применения деревьев решений для анализа дискретного многомерного временного ряда с неизменными во времени статистическими свойствами. Способы построения деревьев решений.
статья, добавлен 27.02.2019Характеристика основных показателей динамики временных динамических рядов, а также методов их сглаживания и прогнозирования. Временное прогнозирование результативных показателей эффективности функционирования предприятия и оценка его результатов.
лекция, добавлен 06.09.2017Разработка рекуррентного алгоритма, позволяющего получать сильно состоятельные оценки параметров многомерных по входу линейных динамических систем при наличии помех наблюдения во входных и выходных сигналах. Оценка эффективности предложенного метода.
статья, добавлен 31.08.2018Основные понятия и теоретические сведения о вероятностно-статистических моделях. Схема постановки задач и принципов их решения в теории проверки статистических гипотез. Исследование вероятностных и статистических свойств биномиального распределения.
дипломная работа, добавлен 29.06.2016Методы построения Эйлером магических квадратов разных порядков и способы представления их латинскими. Магические квадраты как основа создания Эйлером комбинаторной теории латинских квадратов. Числовые конструкции размера n × n, заполненные числами.
статья, добавлен 26.04.2019Особенности построения статистического (вариационного) ряда и гистограммы, поиск оценки для математического ожидания и дисперсии. Выравнивание статистических рядов с помощью нормального распределения. Нулевая гипотеза о равенстве математических ожиданий.
контрольная работа, добавлен 25.02.2015Решение задач прогнозирования потребления разнотипных энергоресурсов и холодной воды методом анализа временных рядов, а также прогнозирования уровней сложного временного ряда (окна данных), имеющего тренд-циклическую компоненту и случайную составляющую.
статья, добавлен 24.03.2018Классификация рядов динамики, аналитические показатели изменения уровней ряда динамики. Методы измерения параметров тренда, модели сезонных колебаний. Элементы прогнозирования на основе тренда. Критерий Дарбина-Уотсона для выявления автокорреляции.
реферат, добавлен 19.12.2010Рассмотрение математических инструментов, используемых при обосновании новых результатов. Применение статистических методов: законы больших чисел, центральные предельные теоремы, условия наследования сходимости, линеаризации, принцип инвариантности.
статья, добавлен 15.05.2017Рассмотрение и анализ основных групп статистических методов, которые получили наибольшее распространение в статистических исследованиях. Определение особенностей нулевой гипотезы и альтернативы. Характеристика односторонних и двусторонних критериев.
контрольная работа, добавлен 28.06.2016Определение агрегирующих алгоритмов. Анализ алгоритмов экспоненциального взвешивания Hedge и его модификация AdaHedge. Описание алгоритмов отслеживания наилучшей комбинации экспертов CompHedge, FixedShare и VariableShare. Описание экспертных стратегий.
дипломная работа, добавлен 28.08.2016