Использование математических методов в процессе массовой оценки прогнозирования корреляционнорегрессионого анализа. (Т презентация
Содержание
- 2. 6.1 Сущность и виды прогнозирования Основные понятия: Сущность прогнозирования Виды прогнозов
- 3. 6.2 Прогнозирование с помощью методов экстраполяции Основные понятия: Установление цели и
- 4. 1. Установление цели и задачи исследования, анализ объекта прогнозирования Анализ зависимости
- 5. 2. Подготовка исходных данных: проверка временного ряда; формирование массива функций.
- 6. 3. Фильтрация исходного временного ряда (сглаживание и выравнивание) где -
- 7. Сглаживание по 5 точкам
- 8. Выравнивание (логарифмирование или замена переменных)
- 9. Пример 1 Исходная функция Логарифмируя, получим Вводя замену
- 10. 4. Логический отбор видов аппроксимирующей функции а) является ли исследуемый показатель величиной
- 11. Виды используемых полиномов
- 14. Метод наименьших квадратов где - расчетные (теоретические) значения исходного ряда;
- 16. Метод экспоненциального сглаживания
- 18. Формула Брауна
- 19. Формула Брауна-Мейера
- 25. Пример
- 29. Основная ошибка
- 30. Параметр сглаживания
- 31. Для вычислим экспоненциальные средние и коэффициенты
- 34. Ошибка прогноза
- 35. 6. Выбор математической модели прогнозирования
- 37. Независимость уровней. Критерий Дарбина-Уотсона
- 40. Случайность уровней
- 41. Соответствие нормальному закону распределения
- 42. Фактические и прогнозные значения показателя
- 46. t –критерий Стьюдента
- 48. Оценка стандартной ошибки
- 49. Средняя относительная ошибка оценки
- 50. Среднее линейное отклонение
- 51. Ширина доверительного интервала в точке прогноза
- 52. Стандартные ошибки коэффициентов регрессии
- 53. Несмещенная оценка дисперсии случайной составляющей
- 55. 6.3 Сущность и цели корреляционно-регрессионого анализа (КРА) Основные понятия: Зависимости Регрессия
- 57. Виды регрессий
- 58. Задачи регрессионного анализа Установление формы зависимости. Определение функции регрессии и установление
- 59. Виды корреляции
- 60. Задачи корреляционного анализа Измерение степени связности (тесноты, силы). Отбор факторов, оказывающих
- 61. Основные понятия КРА
- 66. 6.4 Методика проведения КРА Основные понятия: Исходные предпосылки Свойства исходных
- 67. Исходные предпосылки При нахождении оценок переменной предполагается существование зависимости переменной только
- 68. Свойства данных оценки параметров регрессии Несмещенность Состоятельность Эффективность Достаточность
- 84. Скачать презентацию
Слайды и текст этой презентации
Скачать презентацию на тему Использование математических методов в процессе массовой оценки прогнозирования корреляционнорегрессионого анализа. (Т можно ниже: