курсовая работа  Анализ, моделирование и прогнозирование производства нетканых материалов в Кыргызской Республике за период 2008-2017 гг.

Коррелограмма – инструмент для анализа временных рядов. Методика параметризации тренд-сезонной статистической модели. Производство нетканых материалов - одна из наиболее значимых отраслей промышленности для экономической системы Кыргызской Республики.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

8888888888  .d8888b.   .d8888b.  8888888888 888888888  
      d88P d88P  Y88b d88P  Y88b       d88P 888        
     d88P  888        888             d88P  888        
    d88P   888d888b.  888d888b.      d88P   8888888b.  
 88888888  888P "Y88b 888P "Y88b  88888888       "Y88b 
  d88P     888    888 888    888   d88P            888 
 d88P      Y88b  d88P Y88b  d88P  d88P      Y88b  d88P 
d88P        "Y8888P"   "Y8888P"  d88P        "Y8888P"  
                                                       
                                                       
                                                       

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 25.12.2020
Размер файла 1,5 M

Подобные документы

  • Построение графика временного ряда. Тренд - устойчивое систематическое изменение процесса в течение продолжительного времени. Динамика продаж бензина на АЗС. Выявление сезонной составляющей и тренда. Коррелограмма, построенная в программе Statistica.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 15.11.2013

  • Структурные компоненты детерминированной составляющей. Основная цель статистического анализа временных рядов. Экстраполяционное прогнозирование экономических процессов. Выявление аномальных наблюдений, а также построение моделей временных рядов.

    курсовая работа [126,0 K], добавлен 11.03.2014

  • Временные ряды и их характеристики. Факторы, влияющие на значения временного ряда. Тренд и сезонные составляющие. Декомпозиция временных рядов. Метод экспоненциального сглаживания. Построение регрессионной модели. Числовые характеристики переменных.

    контрольная работа [1,6 M], добавлен 18.06.2012

  • Анализ временных рядов с помощью статистического пакета "Minitab". Механизм изменения уровней ряда. Trend Analysis – анализ линии тренда с аппроксимирующими кривыми (линейная, квадратическая, экспоненциальная, логистическая). Декомпозиция временного ряда.

    методичка [1,2 M], добавлен 21.01.2011

  • Создание комбинированных моделей и методов как современный способ прогнозирования. Модель на основе ARIMA для описания стационарных и нестационарных временных рядов при решении задач кластеризации. Модели авторегрессии AR и применение коррелограмм.

    презентация [460,1 K], добавлен 01.05.2015

  • Основные элементы эконометрического анализа временных рядов. Задачи анализа и их первоначальная обработка. Решение задач кратко- и среднесрочного прогноза значений временного ряда. Методы нахождения параметров уравнения тренда. Метод наименьших квадратов.

    контрольная работа [37,6 K], добавлен 03.06.2009

  • Анализ и выявление значимых факторов, влияющих на объект. Построение эконометрической модели затрат предприятия для обоснований принимаемых решений. Исследование трендов временных рядов. Оценка главных параметров качества эконометрической модели.

    курсовая работа [821,1 K], добавлен 21.11.2013

  • Классические подходы к анализу финансовых рынков, алгоритмы машинного обучения. Модель ансамблей классификационных деревьев для прогнозирования динамики финансовых временных рядов. Выбор алгоритма для анализа данных. Практическая реализация модели.

    дипломная работа [1,5 M], добавлен 21.09.2016

  • Трендовые экономические процессы и их анализ: итерационные методы фильтрации, метод Четверикова, Шискина—Эйзенпресса. Ряд Фурье и его использование для прогнозирования динамики с сезонными колебаниями. Аддитивная и мультипликативная модели сезонности.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 14.07.2012

  • Теория и анализ временных рядов. Построение линии тренда и прогнозирование развития случайного процесса на основе временного ряда. Сглаживание временного ряда, задача выделения тренда, определение вида тенденции. Выделение тригонометрической составляющей.

    курсовая работа [722,6 K], добавлен 09.07.2019

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.