книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Правовая статистика. Вар. 1 ( Контрольная работа, 11 стр. )
Практическая работа: по дисциплине "Статистика" (СИ 93) ( Контрольная работа, 22 стр. )
Практические работы по статистике. Вариант 1 ( Контрольная работа, 28 стр. )
Практическое освоение инструментов статистики для дальнейшего применения в решении управленческих задач ( Курсовая работа, 39 стр. )
Предмет и метод статистики.-реферат. ( Контрольная работа, 12 стр. )
Предмет и метод статистики. Задача статистики в современных условиях. Организация статистики России ( Курсовая работа, 40 стр. )
Предмет и методы статистики ( Контрольная работа, 24 стр. )
Предмет статистики р9кара ( Контрольная работа, 17 стр. )
Предмет статистической науки. Специфические приемы и методы статистического изучения явлений общественной жизни. ( Контрольная работа, 14 стр. )
Предмет, методы статистики, теория наблюдения. Статистические величины. Изучение динамики общественных явлений ( Контрольная работа, 26 стр. )
Предполагая, что между X и Y существует линейная корреляционная зависимость, требуется ка54 ( Контрольная работа, 6 стр. )
Представление об основных вехах, событиях и направлениях работы государственной статистики в России ( Курсовая работа, 40 стр. )
При выборочном бесповторном собственно-случайном отборе 5% коробок конфет со стандартным весом 20 кг получены следующие данные о недовесе о8905к ( Контрольная работа, 15 стр. )
При выборочном бесповторном собственно-случайном отборе 5% коробок конфет со стандартным весом 20 кг получены следующие данные о недовесе 67857756 ( Контрольная работа, 14 стр. )
Прибыль. Виды прибыли. Анализ показателей прибыли ( Курсовая работа, 34 стр. )
Приведены результаты выборочного наблюдения семей района (руб.) е5242 ( Контрольная работа, 15 стр. )
Приведены результаты выборочного наблюдения семей района (руб.) ец34242 ( Контрольная работа, 16 стр. )
Признак - работающие активы банка. Число групп - пять. Признак - работающие активы банка. Число групп - пять. ( Контрольная работа, 14 стр. )
Применение автоматизированных систем в статистике 7865 ( Контрольная работа, 9 стр. )
ПРИМЕНЕНИЕ ГРАФИЧЕСКОГО МЕТОДА В АНАЛИЗЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ ( Курсовая работа, 59 стр. )
Применение корреляционно-регрессионного анализа в социально-экономических исследованиях ( Курсовая работа, 25 стр. )
Применение метода «Дельфи» для составления прогнозов методом экспертиз. ( Курсовая работа, 21 стр. )
Применение метода "Дельфи" для составления прогнозов методом экспертиз ( Контрольная работа, 21 стр. )
Применение методов статистических расчетов на практике ( Курсовая работа, 34 стр. )
Применение методов статистических расчетов на практике ( Курсовая работа, 40 стр. )

Содержание

Оценивание параметров функций первого класса – экспоненциальные кривые 3

Список литературы 12

Оценивание параметров функций первого класса – экспоненциальные кривые

Одним из основных методов, используемых в изыскательском прогнозировании, является экстраполяция временных рядов - статистических данных об интересующем нас объекте.

В основе экстраполяционных методов предположение о том, что закон роста, имевший место в прошлом, сохранится и в будущем.

При этом, естественно, должны быть сделаны соответствующие поправки с учетом возможного эффекта насыщения и стадий жизненного цикла объекта.

Экспоненциальные кривые роста предполагают, что дальнейшее развитие зависит от достигнутого уровня, например, прирост зависит от значения функции. В экономике чаще всего применяются две разновидности экспоненциальных (показательных) кривых:

- простая экспонента, которая представляется в виде функции , где а и b — положительные числа, при этом если b>1, то функция возрастает с ростом времени t, если b<1 — функция убывает.

- модифицированная экспонента имеет вид , где постоянные величины: а<0, b положительна и меньше единицы, а константа k носит название асимптоты этой функции, т.е. значения функции неограниченно приближаются (снизу) к величине k.

Для моделирования процессов, которые сначала растут медленно, затем ускоряются, а затем снова замедляют свой рост, стремясь к какому-либо пределу, используются так называемые S-образные кривые роста, среди которых выделяют кривую Гомперца и логистическую кривую.

К числу кривых достаточно адекватно отражающих изменение прогнозируемых параметров в ряде распространенных ситуаций является экспонента, т.е. функция вида:

y=a * ebt

где t - время, a и b - параметры экспоненциальной кривой.

К числу наиболее известных экспоненциальных кривых, используемых при прогнозировании можно отнести кривую Перла, выведенную на основании обширных исследований в области роста организмов и популяций, и имеющую вид:

y=L / (1+A * e-bt)

где L - верхний предел переменной y.

Не менее распространена кривая Гомперца, выведенная на основании результатов исследований в области распределения дохода и уровня смертности (для страховых компаний), имеющая вид:

y=L * e-be

где k - также параметр экспоненты.

Уравнение кривой Перла имеет вид

В этом уравнении L являетс

Список литературы

1. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике. М.,2001

2. Статистическое моделирование и прогнозирование под. ред. Гранборга. Москва: Финансы и статистика, 2006, – 383 с.

3. Юзбасиев М.М. Манелл А.М. Статистический анализ тенденций и колеблемости. Москва: Финансы и статистика, 2004, – 207 с.

Примечаний нет.

2000-2024 © Copyright «DipMaster-Shop.ru»