Анализ методов прогнозирования

Особенности корреляционно-регрессионного метода прогнозирования. Классификация статистических исследований по степени комплексности. Предварительная обработка исходной информации в задачах прогнозной экстраполяции. Особенности метода наименьших квадратов.

Подобные документы

  • Особенности применения метода наименьших квадратов для минимизации ошибки как одного из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Основные виды уравнений множественной регрессии.

    реферат, добавлен 24.09.2015

  • Основные задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа. Методы определения направления связи, ее характера. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и метода группировок. Принятие решений на основе уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 16.04.2016

  • Линейная 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 08.02.2019

  • Особенности прогнозирования спроса на товары длительного пользования. Метод математического моделирования. Использование метода наименьших квадратов для идентификации параметров системы. Применение моделей кривых роста в экономическом прогрессе.

    дипломная работа, добавлен 30.10.2017

  • Экстраполяция как один из важнейших способов современного социально-экономического и политического прогнозирования. Тренд – изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Сущность метода наименьших квадратов.

    реферат, добавлен 02.02.2018

  • Применение метода наименьших квадратов как способа регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Парная линейная регрессия и системы одновременных уравнений. Авторегрессионное преобразование.

    реферат, добавлен 17.10.2012

  • Прогнозирование стоимости нефти как важная задача для проведения государственной политики. Использование нелинейного метода наименьших квадратов для оценки параметров модели. Применение накопившейся статистической информации для уточнения прогноза.

    статья, добавлен 13.09.2018

  • Определение цели и задач прогнозирования с учетом конкретного потребителя. Определение временных горизонтов прогнозирования. Предварительное определение типа прогноза, метода прогнозирования. Определение состава исходной информации, ее источников.

    контрольная работа, добавлен 13.05.2012

  • Стохастическое моделирование хозяйственной деятельности. Статистическое исследование коммерческой деятельности. Проведение корреляционно-регрессионного анализа. Изучение типов зависимостей. Применение методов оценки, аппроксимации, наименьших квадратов.

    реферат, добавлен 16.01.2016

  • Классификация и тип сравнительная характеристика различных методов прогнозирования в сфере агрометеорологии. Анализ главных преимуществ и недостатков каждого из них, а также разработка рекомендаций для практического применения в задачах прогнозирования.

    статья, добавлен 28.04.2018

  • Определение коэффициентов линейного уравнения регрессии. Определение числа индивидуальных значений признака. Корреляционная зависимость и уравнение регрессии. Построение системы нормальных уравнений с использованием метода наименьших квадратов.

    реферат, добавлен 24.12.2011

  • Исследование сущности обобщенного метода наименьших квадратов, который применяется к преобразованным данным и позволяет получать оценки, обладающие не только свойством несмещенности, но и имеющие меньшие выборочные дисперсии. Типы математических моделей.

    контрольная работа, добавлен 10.05.2011

  • Описание различных методов прогнозирования, которые используются при разработке стратегий развития строительной отрасли. Интуитивные и формализованные методы экономического прогнозирования. Методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания.

    статья, добавлен 15.02.2019

  • Рассмотрение понятия процесса прогнозирования, типов временных рядов, методов регрессионного анализа и их применения для организации прогнозирования. Математическое описание web-ресурса для прогнозирования многомерных временных последовательностей.

    статья, добавлен 18.07.2018

  • Особенности имитационного моделирования, решение задач с помощью обратных функций. Описание метода обратных функций, вероятность работы системы на промежутке времени. Характеристика метода Крамера, применение и специфика метода наименьших квадратов.

    курсовая работа, добавлен 24.09.2018

  • Создание информационно-аналитических систем (ИАС). Простые формы корреляционно-регрессионного анализа. Процедуры обработки множественных характеристик. Определение перспектив использования регрессионного анализа в сочетании с другими методами статистики.

    статья, добавлен 22.08.2020

  • Базовый метод регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров моделей по выборочным данным: история, свойства оценок. Парная линейная регрессия; взвешенный метод наименьших квадратов; авторегрессионное преобразование. Применение МНК в экономике.

    реферат, добавлен 10.10.2012

  • Прогнозирование 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 05.09.2013

  • Основы 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 20.06.2014

  • Сущность 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 29.09.2013

  • Изучение приемов повышения точности экстраполяции. Понятие тренда и тенденции развития. Применение однофакторных и многофакторных прогнозирующих функций. Сущность метода авторегрессионного преобразования. Определение дисперсии экспоненциальной средней.

    реферат, добавлен 15.05.2014

  • Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.

    курсовая работа, добавлен 29.04.2014

  • Показаны порядок и принципы принятия стратегического решения. Рассмотрены методы прогнозирования отчетности. Приведен пример применения метода наименьших квадратов для принятия стратегических решений. Построена диаграмма рассеивания по исходным данным.

    статья, добавлен 15.02.2020

  • Использование регрессионного анализа в физико-химических исследованиях. Обработка экспериментальных результатов методом наименьших квадратов. Определение коэффициентов уравнений регрессии при аппроксимации данных полиномами первой и второй степени.

    контрольная работа, добавлен 10.12.2015

  • 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 15.06.2013

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.