Методы прогнозирования

Прогнозирование с использованием скользящего среднего. Метод экспоненциального сглаживания. Предсказание структуры денежного потока на основе структуры текущих денежных потоков. Понятие прогнозирования, предсказания. Экстраполирование и интерполирование.

Рубрика Математика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 27.05.2013
Размер файла 52,1 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

  • Обзор адаптивных методов прогнозирования. Построение модели Брауна. Применение методов прогнозирования на примере СПК колхоза "Новоалексеевский" в рамках модели авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего, предложенной Боксом и Дженкинсом.

    дипломная работа [9,0 M], добавлен 28.06.2011

  • Приближенные числа и действия над ними. Решение систем линейных алгебраических уравнений. Интерполирование и экстраполирование функций. Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Отделение корня уравнения. Поиск погрешности результата.

    контрольная работа [604,7 K], добавлен 18.10.2012

  • Определение абсолютной и относительной погрешностей приближенных чисел. Оценка погрешностей результата. Интерполирование и экстраполирование данных, интерполяционный многочлен Лагранжа и Ньютона, их основные характеристики и сравнительное описание.

    лабораторная работа [74,8 K], добавлен 06.08.2013

  • Исследование точности прогнозирования случайного процесса с использованием метода наименьших квадратов. Анализ расхождения между трендом и прогнозом, последующая оценка близости распределения расхождений наблюдений и распределения сгенерированного шума.

    курсовая работа [1,0 M], добавлен 29.01.2010

  • Определение среднего квадратичного отклонения. Расчет значения критерия Стьюдента, значения доверительных границ с его учетом. Обоснование выбора математической модели прогнозирования. Параметры по методу наименьших квадратов, наработка до отказа.

    контрольная работа [394,1 K], добавлен 18.06.2014

  • Методы оценки погрешности интерполирования. Интерполирование алгебраическими многочленами. Построение алгебраических многочленов наилучшего среднеквадратичного приближения. Численные методы решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений.

    лабораторная работа [265,6 K], добавлен 14.08.2010

  • Математическая формулировка задачи, существующие численные методы и схемы алгоритмов. Интерполирование функции, заданной в узлах, методом Вандермонда. Среднеквадратичное приближение функции. Вычисление интеграла функций по составной формуле трапеций.

    курсовая работа [3,4 M], добавлен 14.04.2009

  • Постановка задачи прогнозирования количества отказов радиоэлектронного оборудования на следующий год в аэропорту. График общей тенденции отказов. Использование метода временных рядов. Выделение тренда, применение метода скользящих средних значений.

    курсовая работа [109,9 K], добавлен 19.12.2009

  • Основные задачи регрессионного анализа в математической статистике. Вычисление дисперсии параметров уравнения регрессии и дисперсии прогнозирования эндогенной переменной. Установление зависимости между переменными. Применение метода наименьших квадратов.

    презентация [100,3 K], добавлен 16.12.2014

  • В вычислительной математике существенную роль играет интерполяция функций. Формула Лагранжа. Интерполирование по схеме Эйткена. Интерполяционные формулы Ньютона для равноотстоящих узлов. Формула Ньютона с разделенными разностями. Интерполяция сплайнами.

    контрольная работа [131,6 K], добавлен 05.01.2011

  • Анализ логических ошибок с помощью E-структур. Коллизиями E-структуры: коллизии парадокса и цикла. Основные методы анализа рассуждений. Построение графа рассуждения и применение к посылкам правила контрапозиции. Корректные и некорректные E-структуры.

    контрольная работа [188,6 K], добавлен 04.09.2010

  • Методы последовательного поиска: деление отрезка пополам, золотого сечения, Фибоначчи. Механизмы аппроксимации, условия и особенности их применения. Методы с использованием информации о производной функции: средней точки, Ньютона, секущих, кубической.

    курсовая работа [361,5 K], добавлен 10.06.2014

  • Интерполирование функции в точке, лежащей в окрестности середины интервала. Интерполяционные формулы Гаусса. Формула Стирлинга как среднее арифметическое интерполяционных формул Гаусса. Кубические сплайн-функции как математическая модель тонкого стержня.

    презентация [88,1 K], добавлен 18.04.2013

  • Общее понятие вектора и векторного пространства, их свойства и дополнительные структуры. Графический метод в решении задачи линейного программирования, его особенности и область применения. Примеры решения экономических задач графическим способом.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 14.11.2010

  • Вводные понятия. Классификация моделей. Классификация объектов (систем) по их способности использовать информацию. Этапы создания модели. Понятие о жизненном цикле систем. Модели прогнозирования.

    реферат [36,6 K], добавлен 13.12.2003

  • Решение нелинейных уравнений. Отделения корней уравнения графически. Метод хорд и Ньютона. Система линейных уравнений, прямые и итерационные методы решения. Нормы векторов и матриц. Метод простых итераций, его модификация. Понятие про критерий Сильвестра.

    курсовая работа [911,6 K], добавлен 15.08.2012

  • Особенности решения алгебраических, нелинейных, трансцендентных уравнений. Метод половинного деления (дихотомия). Метод касательных (Ньютона), метод секущих. Численные методы вычисления определённых интегралов. Решение различными методами прямоугольников.

    курсовая работа [473,4 K], добавлен 15.02.2010

  • Математические модели процессов тепло- и массопереноса в средах с фазовыми переходами. Характеристика классической задачей Стефана. Метод ловли фазового фронта в узел сетки, выпрямления фронтов, сглаживания коэффициентов. Разностные схемы сквозного счета.

    курсовая работа [404,3 K], добавлен 28.06.2011

  • Численные методы представляют собой набор алгоритмов, позволяющих получать приближенное (численное) решение математических задач. Два вида погрешностей, возникающих при решении задач. Нахождение нулей функции. Метод половинного деления. Метод хорд.

    курс лекций [81,2 K], добавлен 06.03.2009

  • Построение многофакторной корреляционно-регрессионной модели доходности предприятия: оценка параметров функции регрессии, анализ факторов на управляемость, экономическая интерпретация модели. Прогнозирование доходности на основе временных рядов.

    дипломная работа [5,1 M], добавлен 28.06.2011

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.