Методы прогнозирования
Прогнозирование с использованием скользящего среднего. Метод экспоненциального сглаживания. Предсказание структуры денежного потока на основе структуры текущих денежных потоков. Понятие прогнозирования, предсказания. Экстраполирование и интерполирование.
Подобные документы
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 11.04.2017Анализ работы компании по предоставлению образовательных услуг. Разработка методологии проектирования и инструментов прогнозирования объемов продаж. Использование методов скользящей средней и двойного экспоненциального сглаживания для построение прогноза.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Характеристика 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 06.09.2017Анализ 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 30.07.2017Определение необходимости вероятностного (стохастического) прогнозирования. Исследование графического представления о статистическом ряде. Рассмотрение и характеристика группового прогнозирования куба информации, который заменяется квадратом информации.
статья, добавлен 19.05.2018- 6. 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 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 23.02.2014Основы 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 16.06.2013Типичная ошибка прогнозирования: стандартная ошибка предсказания. Объясненный процент вариации. Статистический вывод в случае множественной регрессии. Модель множественной регрессий для генеральной совокупности. Критические значения для уровня значимости.
реферат, добавлен 29.09.2013Суммарная оценка наращенного денежного потока в основе которой лежит будущая стоимость. Суммарная оценка дисконтированного денежного потока в основе которой лежит теперешняя стоимость. Будущая и настоящая стоимость аннуитета, мультиплицирующий множитель.
шпаргалка, добавлен 04.05.2011Обзор моделей прогнозирования заболеваемости с помощью интернет данных. Применение машинного обучения, нейронный сетей. Прогнозирование эпидемиологического индекса гриппа: хранение данных, поисковые запросы из Яндекс. Вычисление среднеквадратичной ошибки.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Задача предиктивной кластеризации и прогнозирования хаотических временных рядов на много шагов вперед. Реализация алгоритма прогнозирования. Ограничение ошибки и непрогнозируемые точки. Исследование результатов для финансового ряда и ряда Лоренца.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Рассмотрение понятия интерполяции и ее практического применения. Нахождение промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений. Экстраполирование функции с использованием первой и второй интерполяционных формул Ньютона.
реферат, добавлен 23.12.2014Определение 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 28.08.2016Определение 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- 16. Численные методы
Основные методы и алгоритмы вычислительной математики. Точные и приближенные числа, классификация погрешностей. Интерполирование функций, формула Лагранжа. Методы решения нелинейных уравнений, матричных уравнений и задач на собственные значения.
учебное пособие, добавлен 16.12.2016 Решение 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 19.12.2010Проблема прогнозирования многомерного временного ряда. Разработка метода сингулярного разложения траекторной матрицы, столбцами которой являются векторы вложения – отрезки ряда, равные длине окна. Построение рекуррентного прогноза многомерного ряда.
статья, добавлен 27.02.2019Подходы 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 27.02.2019Изучение межпредметных связей математики с инженерными дисциплинами. Рассмотрение применения математического моделирования для анализа производственных процессов и их прогнозирования. Формирование знаний основных сведений математической статистики.
учебное пособие, добавлен 06.04.2014Особенности метода аналитического выравнивания. Проверка точности тренда формулами аппроксимации и детерминации. Вычисление скользящей средней сложных систем. Прогнозирование объема продаж медицинских препаратов на перспективные временные периоды.
статья, добавлен 18.06.2018Применение для диагностики процессов, интерпретированных временными рядами, методов, которые основаны на поиске аномалий. Алгоритм поиска и нахождения аномалий, происходящих в условиях неопределенности, на основе анализа нечетких локальных тенденций.
статья, добавлен 29.03.2019- 24. Аппроксимация экспериментальных распределений случайных чисел стандартными статистическими законами
Метод моментов аппроксимации экспериментальных распределений стандартными статистическими законами. Схема эмпирической и гипотетической функции распределения. Метод моментов для экспоненциального закона. Функция плотности экспоненциального закона.
лекция, добавлен 23.09.2017 Применение многомерного метода точечных распределений для построения статистически значимой математической модели для прогнозирования уровня успеваемости абитуриентов по исходным данным малого объема. Значение модифицированного метода случайного баланса.
статья, добавлен 04.04.2016