Вероятностно-статистические модели. Дубовиков А.В. - 183 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

РГРТУ | Рязань

Составители: 

Рубрика: 

вид кривой
(
)
2
210
xaxaay ++= , так и экспоненциальный
(
)
xa
0
1
eay = . Выбор может быть сделан путем сравнения
min
I
для различных моделей.
44. МЕТОДЫ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Случайная последовательность
∞
=
ξ
0tt
}{ , характеризующая
динамику процесса (явления) во времени, называется
временным рядом. Задача прогнозирования значений
временного ряда решается путем экстраполяции выявленных
при анализе устойчивых тенденций. Экстраполяцией называется
метод, заключающийся в распространении выводов,
полученных из наблюдений над значениями временного ряда
T
0tt
}x{
=
на «будущие» моменты времени Т+1; Т+2;… В основе
методов экстраполяции лежит предположение о том, что
выявленная для отрезка временного ряда
T
0tt
}x{
=
тенденция
будет действовать и в ближайшем будущем, так как не
ожидается изменения факторов, обусловливающих эту
тенденцию. Т.е. предполагается некоторая инерционность в
развитии явления. С другой стороны, отклонение значений
временного ряда от предсказанных (экстраполированных)
свидетельствует об изменении внутренних или внешних
факторов, влияющих на исследуемый процесс, и является
поводом для изменения способа действий. Таким образом,
известное высказывание «управлять – значит предвидеть»
должно быть девизом любой деятельности.
Прогнозное (экстраполированное) значение временного
ряда может быть точечным или интервальным (см. разд. 37-40).
Точечный прогноз предполагает построение кривой x(t),
координаты которой являются экстраполированными
значениями. Интервальный прогноз дает границы
доверительного интервала для моментов Т+1; Т+2;… .
На рисунке представлена линия
регрессии, которая основана на данных,

Страницы