Статистический анализ и моделирование процессов авторегрессии и скользящего среднего
Определение числовых характеристик и автокорреляционной функции исходной реализации. Нахождение коэффициентов нескольких моделей авторегрессии – скользящего среднего, определение критерия качества. Исследование качества полученных случайных моделей.
Подобные документы
Описание процесса авторегресии и скользящего среднего, особенности их математического представления. Методика и критерии оценивания спектральных плотностей. Моделирование временного ряда, порожденного процессами авторегрессии и скользящего среднего.
курсовая работа, добавлен 12.03.2015Улучшение качества, ускорение процесса принятия управленческих решений - фактор успеха и резерв повышения эффективности производства в условиях конкуренции. Анализ исходных данных для построения моделей авторегрессии и с распределенным лагом времени.
статья, добавлен 01.03.2019История возникновения и развитие эконометрики как науки. Суть и особенности процессов белого шума, авторегрессии и скользящего среднего. Понятие нестационарных временных рядов, тренд и его анализ. Автокорреляция уровней и сглаживание временных рядов.
курсовая работа, добавлен 09.01.2013Возможности статистического пакета анализа данных R для прогнозирования временного ряда. Анализ автокорреляционной и частной автокорреляционной функций. Определение стационарности ряда, дифференцирование, автоматический подбор статистическим пакетом.
статья, добавлен 13.01.2021Интегрированная модель авторегрессии – скользящего среднего; ARIMA – стандартизированная статистическая модель для прогнозирования и анализа временных рядов. Процесс идентификации, оценки и проверки модели на специфичных наборах данных (Бокса-Дженкинса).
статья, добавлен 19.12.2017История возникновения эконометрики как науки. Временные ряды, процесс белого шума, авторегрессии и скользящего среднего. Понятие нестационарных временных рядов. Тренд и его анализ. Автокорреляция уровней временного ряда. Сглаживание временных рядов.
курсовая работа, добавлен 03.01.2011Прогнозы с применением метода скользящего среднего. Составление прогнозов скользящего среднего с использованием диаграмм и надстройки "Пакет анализа" в Microsoft Excel. Прогнозирование с помощью функций регрессии. Регрессивный анализ с помощью диаграмм.
лабораторная работа, добавлен 03.07.2013Исследование преимуществ моделирования как метода познания. Анализ основных признаков классификации экономико-математических моделей. Характеристика видов моделей, используемых при разработке числовых моделей в экономике. Примеры записи числовых моделей.
реферат, добавлен 21.11.2014Эконометрическое моделирование - важная составляющая математического описания развития любой сферы хозяйственной деятельности. Методы построения интервальных оценок для коэффициентов регрессии. Порядок определения среднего коэффициента эластичности.
курсовая работа, добавлен 07.12.2019- 10. Эконометрика
Основные этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии и нелинейных моделей. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование. Модели авторегрессии.
курс лекций, добавлен 16.05.2016 Уравнение модели авторегрессии, описывающей связь между текущим и предыдущими отсчетами дискретного случайного процесса, параметры обеляющего фильтра и генератора. Построение линейного предсказания с использованием системы уравнений Юла-Уолкера.
реферат, добавлен 12.11.2010Расчет среднего отклонения и доверительного интервала для генерального среднего выручки. Нахождение методом наименьших квадратов уравнения прямой линии регрессии, построение графика корреляционных зависимостей. Оценка адекватности регрессионных моделей.
контрольная работа, добавлен 26.02.2010Основные понятия теории моделирования экономических систем и процессов. Моделирование случайных событий и величин. Общие сведения о MATLAB/SIMULINK. Моделирование процессов обслуживания заявок в условиях отказов. Примеры построения имитационных моделей.
учебное пособие, добавлен 27.02.2015Научные исследования (планирование экспериментов, определение статистических характеристик случайных факторов и т.д.). Имитационное моделирование – метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности.
доклад, добавлен 06.06.2016Повышение технического уровня и качества выпускаемой продукции как важнейший источник роста эффективности производства. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Контрольные карты среднего арифметического значения и размаха.
контрольная работа, добавлен 16.04.2014Определение средних несмещенных оценок среднего темпа инфляции, дисперсии и среднего квадратичного отклонения. Оценка среднего запаса и построение для него доверительного интервала. Вычисление коэффициента корреляции использованием функции КОРРЕЛ.
контрольная работа, добавлен 16.12.2014Оценка качества статистической модели через среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. Теснота связи для линейного уравнения регрессии. Определение коэффициента множественной корреляции. Построение автокорреляционной функции временного ряда.
контрольная работа, добавлен 03.06.2014Моделирование как метод научного познания. Разработка, исследование и реализация математических моделей процессов и систем в различных предметных областях. Системный анализ - основа методологии моделирования. Классификация математических моделей.
курс лекций, добавлен 15.04.2014Порядок построения многофакторного регрессионного уравнения, отражающего зависимость нескольких экономических переменных. Применение критерия Стьюдента для оценки значимости коэффициентов. Расчет среднего отклонения расчетных значений от фактических.
лабораторная работа, добавлен 28.06.2017Рассмотрение понятия "математическая модель". Определение особенностей математического аппарата и имитационного моделирования. Исследование классификации математических моделей. Анализ содержательных и формальных моделей. Обзор этапов моделирования.
презентация, добавлен 06.04.2018Принципы построения математических моделей. Физические и математические модели. Принципы составления математических моделей. Аналитические методы определения характеристик. Виды упрощений математических моделей. Задачи статистической идентификации.
методичка, добавлен 17.07.2011- 22. Парная регрессия
Построение поля корреляции. Выборочные среднеквадратические отклонения. Оценка качества полученной модели. Нахождение среднего коэффициента эластичности. Оценка статистической значимости параметров линейной регрессии. Интервальная оценка коэффициентов.
контрольная работа, добавлен 24.01.2014 Использование статистических данных для расчета надежности первых шести элементов. Вычисление вероятности безотказной работы, среднего квадратического отклонения изделия в целом. Определение среднего значения наработки на отказ некоторого компонента.
задача, добавлен 08.12.2015Определение места имитационного моделирования в составе экономико-математических методов. Общая характеристика структуры имитационных моделей. Основные этапы процесса имитации, моделей глобальных систем и экономических систем масштаба предприятия.
учебное пособие, добавлен 18.02.2015Определение среднего коэффициента эластичности и сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии. Определение коэффициентов автокорреляции уровней ряда первого и второго порядка.
контрольная работа, добавлен 16.04.2020