Оценивание спектральной плотности мощности с использованием статистического сглаживания параметров линейной разностной модели временного ряда случайного процесса
Рассмотрение задачи параметрического оценивания спектральной плотности мощности случайного процесса на основе построения линейной разностной модели временного ряда исследуемого случайного процесса. Использование процедуры статистического сглаживания.
Подобные документы
Выдвижение 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 20.01.2015Моделирование нестационарных неэквидистантных временных рядов по математическому ожиданию и дисперсии. Анализ аппроксимативного метода построения аналитической модели тренда и дисперсии нестационарного временного ряда с помощью ортогональных разложений.
статья, добавлен 31.08.2018Построение классической линейной модели множественной регрессии. Анализ матриц коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Анализ линейной модели парной регрессии с наиболее значимым фактором. Влиянием значимых факторов на результат.
контрольная работа, добавлен 23.05.2015Применение 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 04.04.2016Характеристика теории случайных процессов как науки, изучающей закономерности случайных явлений и динамики их развития. Особенности случайных функций, сечения, математического ожидания и реализации случайного процесса, его классификация и формулы.
доклад, добавлен 23.04.2014Метод сеток решения уравнений параболического типа, оценка погрешности и сходимость метода сеток. Прогонка решения разностной задачи. Доказательство устойчивости разностной схемы. Разработка программного модуля, описание логики. Пример работы программы.
курсовая работа, добавлен 25.11.2011Характеристики вариационного ряда. Вычисление выборочной средней смещенной оценки дисперсии. Расчет точечной оценки параметра распределения методом моментов. Влияние новой технологии на среднюю производительность. Уравнение тренда для временного ряда.
задача, добавлен 09.01.2015Методы линейной аппроксимации, наискорейшего спуска. Первые производные целевой функции. Вычисление производных по аналитической формуле и конечно-разностной аппроксимации. Метод сопряженного градиента Флетчера-Ривса. Классификация Ньютоновских методов.
реферат, добавлен 21.04.2016Временной 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 07.09.20153адача определения закона распределения случайной величины (или системы случайных величин) по статистическим данным. Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Задача нахождения неизвестных параметров распределения.
курсовая работа, добавлен 21.10.2017Определение 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 11.04.2017Описание свойств объясняющих переменных в линейной эконометрической модели. Статистическая информация о реализациях переменной. Вектор и матрица коэффициентов корреляции. Исключение квазинеизменных переменных. Метод показателей информационной ёмкости.
презентация, добавлен 19.01.2015Вибрато и агогика - одни из основных видов амплитудно-частотной модуляции звуковых колебаний, которые присущи голосу певца в спектре акустического сигнала. Специфические особенности использования автокорреляционной функции для анализа вокальной речи.
статья, добавлен 30.05.2017Сущность статистических прогнозов и задачи экономико-статистического прогнозирования. Основные методы прогнозирования в статистике: наименьших квадратов, наименьших квадратов с весами, экспоненциального сглаживания, авторегрессии. Построение прогноза.
реферат, добавлен 08.05.2011Сущность 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 17.03.2015Ознакомление с основными правилами составления таблиц. Характеристика процесса сглаживания табличных данных и графиков. Исследование и анализ методов интерполяции и экстраполяции. Установление параметров и видов законов распределения случайных величин.
контрольная работа, добавлен 18.03.2016Обзор процесса построения адаптивной мультипликативной модели Хольта–Уинтерса. Оценка точности построенной модели с использованием средней относительной ошибки аппроксимации. Рассчет экспонциальной скользящей средней; момента; скорости изменения цен.
контрольная работа, добавлен 18.03.2014Ознакомление с процессом обработки многократных измерений и построения гистограммы статистического ряда. Изучение законов распределения результатов измерения и их характеристики. Рассмотрение алгоритма обработки полученных данных и их погрешности.
курсовая работа, добавлен 22.04.2014- 69. Броуновский мост
Расчет доверительного интервала математического ожидания для случайного процесса "Броуновский мост". Вычисление математического ожидания и дисперсии путем моделирования случайных процессов. Оценка математического ожидания и дисперсии по пучку траекторий.
курсовая работа, добавлен 09.06.2015 Структурная схема линейной системы автоматического управления. Определение значения обратной передаточной функции второго звена. Построение графика переходного процесса S-модели с помощью пакета Матлаб. Проверка правильности проведенных преобразований.
лабораторная работа, добавлен 05.04.2016Задача типизации данных. Выявление скрытых закономерностей. Выбор узлов склейки линейного сплайна, предназначенного для дальнейшей аппроксимации, сглаживания, выбора типа функциональной зависимости. Использование простого алгоритма (типа Беллмана).
статья, добавлен 23.06.2018Рассмотрение сущности метода наименьших квадратов и линейной парной регрессии. Вывод формул для нахождения коэффициентов линейной парной регрессии. Аппроксимация функций с помощью метода наименьших квадратов. Нахождение параметров линейной функции.
курсовая работа, добавлен 26.02.2020Общее понятие статистического наблюдения, его задачи, этапы, формы, виды и способы. Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения. Ошибки статистического наблюдения, процедура проверки и контроля собранных данных.
реферат, добавлен 19.10.2013Свойства вероятностной модели процесса, проверка гипотез с помощью выборочных характеристик. Распределение хи-квадрат в задачах статистического анализа. Распределение вероятных значений случайной величины. Критические точки распределения хи-квадрат.
контрольная работа, добавлен 16.12.2014Использование модели рассеяния активной примеси внутри облака. Применение полуэмпирического уравнения турбулентной диффузии для описания модели облака и линеаризованных уравнений движения Навье-Стокса при моделировании процесса рассеивания реагента.
автореферат, добавлен 10.12.2013