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.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Предмет | Статистическое моделирование |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Сунагатов З.Р. |
| Дата добавления | 16.09.2017 |
| Размер файла | 657,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Общая характеристика организации, задачи и функции экономико-аналитического отдела. Анализ временных рядов, модель авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего. Применение методов эконометрического моделирования, факторный анализ выручки.
отчет по практике [2,0 M], добавлен 07.06.2012Разработка алгоритма на одном из алгоритмических языков для сглаживания экспериментальных данных с помощью маски простого скользящего среднего и маски взвешенного скользящего среднего. Масштабные коэффициенты для вывода графика. Результаты программы.
лабораторная работа [268,7 K], добавлен 19.02.2014Разработка модели авторегрессии скользящего среднего, которая описывает и объясняет динамику объема грузов, перевозимых основными видами транспорта. Применение этой модели для прогнозирования развития всей грузовой транспортной системы Украины.
статья [514,3 K], добавлен 30.06.2012Расчёт скользящего среднего методом математического усреднения цифровых величин согласно условию задач. Составление таблицы и построение графика полученных результатов расчета. Сравнительный анализ решений трех заданий, построение их общего графика.
лабораторная работа [26,9 K], добавлен 15.11.2010Методика нахождения основных числовых характеристик с помощью эконометрического анализа. Вычисление среднего значения, дисперсии. Построение корреляционного поля (диаграммы рассеивания), расчет общего разброса данных. Нахождение значения критерия Фишера.
контрольная работа [38,2 K], добавлен 16.07.2009Принципы и этапы построения модели авторегрессии, ее основные достоинства. Спектр процесса авторегрессии, формула для ее нахождения. Параметры, характеризующие спектральную оценку случайного процесса. Характеристическое уравнение модели авторегрессии.
контрольная работа [71,8 K], добавлен 10.11.2010Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии в заданной модели. Оценка качества модели по анализу ошибки аппроксимации, индекса корреляции и F-критерия Фишера. Оценка эластичности спроса в зависимости от цены. Уравнение авторегрессии.
контрольная работа [156,8 K], добавлен 28.02.2011Модель авторегрессии 1-го порядка. Влияние мешающего параметра. Оценивание параметров регрессии с помощью фильтра Калмана. Последовательность гауссовских случайных величин с нулевым математическим ожиданием. Отклонение от истинного значения параметра.
курсовая работа [216,0 K], добавлен 23.05.2012Построение вариационного (статистического) ряда, гистограммы и эмпирической функции распределения. Определение выборочных оценок числовых характеристик случайной величины. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции и создание модели парной регрессии.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 05.04.2014Изучение и отработка навыков математического моделирования стохастических процессов; исследование реальных моделей и систем с помощью двух типов моделей: аналитических и имитационных. Основные методы анализа: дисперсионный, корреляционный, регрессионный.
курсовая работа [701,2 K], добавлен 19.01.2016
