Методология прогнозирования и расчета ошибок
Прогнозирование численности населения с помощью методов скользящей средней, наименьших квадратов и экспоненциального сглаживания. Построение графика потребления электроэнергии, определения сезонных колебаний и поквартальный прогноз объема потребления.
Подобные документы
Построение дерева проблем и дерева задач. Выбор метода прогнозирования затрат. Метод скользящей средней. Метод экспоненциального сглаживания. Изучение временных рядов. Применение метода экстраполяции. Расчет простого среднего значения показателя.
курсовая работа, добавлен 15.06.2013Описание различных методов прогнозирования, которые используются при разработке стратегий развития строительной отрасли. Интуитивные и формализованные методы экономического прогнозирования. Методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания.
статья, добавлен 15.02.2019Определение зависимости выработки продукции на одного работника от ввода в действие новых основных фондов. Построение линейного уравнения парной регрессии. Построение автокорреляционной функции и прогноз сезонных колебаний потребления электроэнергии.
контрольная работа, добавлен 19.10.2018Изучение роста валового внутреннего продукта, его прогнозирование. Построение регрессионной модели. Отбор факторов, проведение корреляционного анализа и построение прогноза на основе модели. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных.
курсовая работа, добавлен 27.11.2016Гистограмма, которая отображает временную зависимость потребности населения в товаре. Количество проданного товара за месяц. Построение логарифмической линии тренда путем расчета точек, методом наименьших квадратов по формуле. Прогноз с помощью функции.
лабораторная работа, добавлен 13.03.2014Линейная зависимость между объемом валового регионального продукта и численностью работающих в регионе. Применение метода экспоненциального сглаживания для прогноза финансовых расходов на капитальный ремонт жилищно-коммунального хозяйства города.
контрольная работа, добавлен 08.02.2019Временной ряд, содержащий данные об изменении цены продажи в ОАО "Сбербанк России" на платину. Построение автокорреляционной функции остатков. Методы экспоненциального сглаживания, скользящих средних и декомпозиции при расчетах, результат прогнозирования.
курсовая работа, добавлен 05.12.2014Методы анализа временных рядов, их структура и компоненты, модели экспоненциального сглаживания. Аддитивная и мультипликативная модели, детерминированная и случайная составляющая. Исследование и оценка возможности прогнозирования в программе Statistica.
курсовая работа, добавлен 13.11.2015- 9. Особенности экстраполяции. Принципы прогнозирования. Классификация экономического прогнозирования
Экстраполяция - определение недостающего уровня, находящегося в начале или конце ранжированного ряда. Применение метода наименьших квадратов для расчета параметров функциональной зависимости. Основные этапы при прогнозировании экономических явлений.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014 Расчет коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Прогноз заработной платы при определенном значении среднедушевого прожиточного минимума и оценка его точности. Построение аддитивной модели временного ряда потребления электроэнергии.
контрольная работа, добавлен 07.11.2014Методы сглаживания и выравнивания динамических рядов. Применение методов выравнивания и прогнозирования на практике. Динамика продаж телефонов "iphone" в магазине "Ион". Прогнозирование численности постоянного населения Москвы в трудоспособном возрасте.
курсовая работа, добавлен 28.04.2014Эконометрический прогноз среднедушевого дохода населения России. Анализ потребления продуктов питания с целью получения информации о необходимости обеспечения потребностей населения государства в продуктах питания в тяжелых экономических условиях.
статья, добавлен 29.04.2019Особенности корреляционно-регрессионного метода прогнозирования. Классификация статистических исследований по степени комплексности. Предварительная обработка исходной информации в задачах прогнозной экстраполяции. Особенности метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 25.09.2015Определение средней выручки продавцов. Расчет коэффициента корреляции. Построение графиков корреляционных зависимостей. Оценка адекватности регрессионных моделей. Расчет системы уравнений для теоретической линии регрессии методом наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 16.04.2016Построение математической модели системы на основе экспериментально полученных в процессе её функционирования входных и выходных сигналов. Оценки по критериям наименьших квадратов, наименьших взвешенных квадратов, максимального правдоподобия и риска.
лабораторная работа, добавлен 16.12.2013Сущность, порядок определения и методы оценки покупательной способности населения. Статистические методы, используемые в изучении динамики доходов и потребления. Прогнозирование уровня и состава денежных доходов и расходов с помощью экстраполяции.
дипломная работа, добавлен 18.01.2014Прогнозирование с помощью моделей парной линейной, квадратичной регрессии. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Допущения и свойства оценок при использовании метода наименьших квадратов. Идентифицируемость структурных моделей.
лабораторная работа, добавлен 05.09.2013Разработка оптимального плана производства, дающего наибольшую прибыль. Построение графика временного ряда; построение линейной модели и оценка ее параметров с помощью метода наименьших квадратов. Оценка адекватности и точности построенной модели.
контрольная работа, добавлен 09.06.2014Характеристика исследуемых показателей (значение, классификации, группировки, методы расчета), их графическое построение с помощью графиков и диаграмм, расчет показателей динамики, индексный анализ, выравнивание данных с помощью скользящей средней.
контрольная работа, добавлен 26.10.2011- 20. Прогностическое обеспечение упреждающего управления эффективностью бизнес-процессов в организации
Прогнозирование компонент матрицы "разрыва" в задаче управления эффективностью бизнес-процессов в организации. Использование экспоненциального сглаживания, построенного на однопараметрической модели Брауна. Процедура определения параметра сглаживания.
статья, добавлен 14.01.2017 Понятие временных рядов и их составляющих, задачи и этапы анализа временных рядов. Выявление аномальных наблюдений, гипотеза существования тенденции и методы сглаживания временных рядов. Построение прогнозов динамики средней продолжительности жизни.
курсовая работа, добавлен 28.06.2014Построение модели экспоненциального сглаживания и аддитивной модели временного ряда по квартальным данным объемов таможенных платежей импорта группы товаров 72 "Черные металлы" и 73 "Изделия из черных металлов". По полученным моделям сделан прогноз.
статья, добавлен 31.10.2017Основы прогнозирования и валютного рынка. Современное состояние валютного фонда России, его проблемы и тенденции. Прогнозирование доли доллара в общем объеме золотовалютных резервов методом экстраполяции временного ряда и методом наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 20.06.2014Сущность метода наименьших квадратов (МНК). Функциональная, стохастическая и корреляционная связи. Инструментарий МНК: процедуры проверки гипотезы о существовании связи, подбора лучшей функциональной модели, определения параметров уравнения регрессии.
лекция, добавлен 29.09.2013Нормальная линейная модель парной регрессии. Альтернативный метод нахождения параметров уравнения парной регрессии, построение точечного и интервального прогноза. Классический, обобщенный и доступный метод наименьших квадратов, программная реализация.
курсовая работа, добавлен 17.04.2010