Методы прогнозной экстраполяции
Изучение приемов повышения точности экстраполяции. Понятие тренда и тенденции развития. Применение однофакторных и многофакторных прогнозирующих функций. Сущность метода авторегрессионного преобразования. Определение дисперсии экспоненциальной средней.
Подобные документы
Построение точечной диаграммы рассеяния. Анализ системы линейных уравнений. Вычисление средней ошибки аппроксимации. Оценка гипотезы о линейной корреляции. Составление квадратической, гиперболической, экспоненциальной моделей, связей между признаками.
лабораторная работа, добавлен 05.05.2016Рассмотрение задачи сужения множества Парето большой мощности. Обобщение метода экстраполяции экспертных оценок на случай представления предпочтений лица, принимающего решения в виде конусного антирефлексивного транзитивного бинарного отношения.
статья, добавлен 28.11.2016Сущность и методы, используемые при моделировании временных рядов. Тенденции и факторы, характеризующие совокупное долговременное воздействие множества факторов на динамику изучаемого показателя. Порядок и этапы проверки гипотезы о существовании тренда.
лекция, добавлен 28.11.2013Основные задачи регрессионного анализа. Использование обобщенного метода наименьших квадратов. Характеристика оценки коэффициентов автокорреляции, дисперсии и ковариации. Особенность тенденции роста рассеяния случайных отклонений и построения матрицы.
презентация, добавлен 18.01.2015Рассмотрение особенностей методологии выбора факторов при построении эконометрической модели. Изучение процесса расчета коэффициентов многофакторных эконометрических моделей при помощи метода наименьших квадратов. Определение коэффициентов эластичности.
презентация, добавлен 04.04.2023Особенности 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 24.09.2018Методы моделирования временных рядов, типы данных. Проверка гипотезы о существовании тренда. Моделирование тенденции временного ряда: сглаживание и аналитическое выравнивание. Определение коэффициентов автокорреляции второго и более высоких порядков.
лекция, добавлен 14.02.2015Понятие автокорреляции остатков. Методы исключения тенденции. Метод отклонений от тренда. Метод последовательных разностей. Включение в модель регрессии фактора времени. Критерий Дарбина–Уотсона. Виды и методы определения автокорреляции остатков.
контрольная работа, добавлен 02.02.2010Построение уравнения тренда методами регрессионного анализа. Определение величины остаточной дисперсии и коэффициентов корреляции. Построение уравнения регрессии разными способами, сравнительная характеристика полученных оценок и построенных графиков.
курсовая работа, добавлен 10.03.2016Сводные характеристики выборки при малом числе испытаний. Оценка соответствия результатов измерения нормальному закону по величине асимметрии и эксцесса. Суть логарифмической, степенной и экспоненциальной функций. Особенность построения графиков в Excel.
курс лекций, добавлен 07.09.2015Понятие 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 28.06.2014Понятие финансового рынка. Методы нахождения параметров уравнения тренда. Первоначальная обработка временных рядов. Факторы, формирующие тенденцию ряда. Экстраполяция тенденции как метод прогнозирования. Метод временного ряда на примере продажи акций.
курсовая работа, добавлен 21.01.2017Понятие и сущность временных рядов. Нестационарные временные ряды: модели тренда, сезонности, аддитивная, мультипликативная. Методы анализа временных рядов, анализ автокорреляционной функции и коррелограммы. Адаптивные методы прогнозирования показателей.
реферат, добавлен 31.07.2012Статистические и математические функции Excel: модели линейной регрессии с двумя коэффициентами, полиномиальная регрессия. Построение экспоненциальной линии тренда путем расчета точек методом наименьших квадратов. Дисконтированный период окупаемости.
контрольная работа, добавлен 10.11.2012Признаки устойчивости развития сельскохозяйственного рынка. Измерение его основных тенденций в сегменте культивируемых грибов в России. Приемы моделирования тренда. Определение математических функций, описывающих динамику исследуемых категорий рынка.
статья, добавлен 30.05.2017Расчет коэффициента конкордации для связанных рангов. Прогнозирование выпуска цемента на двухлетнюю перспективу с помощью линейной экстраполяции. Метод вычисления реальных денежных доходов на душу населения и темп их изменения в прогнозном периоде.
контрольная работа, добавлен 07.04.2014Особенности принятия решений в условиях неопределенности и риска с помощью методов: Парето, Вальда, Гурвица, Лапласса. Сущность способа средней полезности. Описание алгоритма построения прогнозной функции полиномиальным и методом наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 01.02.2014Нахождение точечных оценок математического ожидания и дисперсии случайной величины. Расчет частоты попадания экспериментальных точек в разряды гистограммы. Определение доверительных областей для плотности распределения. Применение критерия Колмогорова.
контрольная работа, добавлен 16.10.2017Изучение точности математического моделирования факторного влияния на инновационные процессы в вузе. Анализ динамики распределения численности докторов наук в вузах. Составление комбинируемых моделей с учётом степени полинома, отражающего линию тренда.
курсовая работа, добавлен 18.04.2012Построение поля корреляции. Определение зависимости между индексом промышленного производства и розничной цены на пищевые товары. Необходимость использования фиктивных переменных. Вычисление средней ошибки аппроксимации. Уравнение линейного тренда.
контрольная работа, добавлен 25.03.2014- 46. Ппоиск путей способствующих преодолению тяжелого финансового положения предприятия ООО "Авангард"
Организационно-экономическая характеристика и структура управления предприятием: оценка рентабельности, деловой активности, финансовой устойчивости, ликвидности активов предприятия. Виды прогнозирования прибыли на ООО "Авангард" методом экстраполяции.
дипломная работа, добавлен 14.03.2010 Рассмотрение процесса ранжирования данных по размеру товарооборота и их группировки. Определение дисперсии и среднего квадратичного отклонения. Расчет средней хронологической моментного ряда. Анализ индивидуальных индексов себестоимости продукции.
контрольная работа, добавлен 21.05.2017Числовые характеристики вариационных рядов. Корреляционно-регрессионный анализ исследуемых показателей. Парный корреляционный анализ системы показателей. Сглаживание динамических рядов. Прогнозирование методом экстраполяции. Исключение ошибочных данных.
дипломная работа, добавлен 28.03.2021Исследование графического представления статистической информации. Показатели рядов динамики и методы их расчёта. Выявление и характеристика основной тенденции развития экономического временного ряда. Общее понятие и значение индексного метода анализа.
контрольная работа, добавлен 10.05.2015Анализ неоднородности наблюдений из-за дисперсии случайной ошибки эконометрической модели. Методы устранения гетероскедастичности остатков модели регрессии. Применение взвешивания и замен. Оценка ковариационной матрицы. Корректировка способом Уайта.
реферат, добавлен 20.01.2015