книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Проверка нормальности распределения результатов наблюдений ( Контрольная работа, 4 стр. )
Провести комплексный экономико-статистический анализ рентабельности привеса свиней по районам Брянской области для определения различных статистических показателей ( Курсовая работа, 36 стр. )
Провести обработку вариационного ряда: 040 ( Контрольная работа, 19 стр. )
Провести обработку вариационного ряда е45343 ( Контрольная работа, 19 стр. )
Провести обработку вариационного ряда рг655г ( Контрольная работа, 13 стр. )
Провести обработку экспериментальных данных ( Контрольная работа, 5 стр. )
Прогнозирование занятости населения ( Контрольная работа, 26 стр. )
Прогнозирование на основе кривых роста ( Курсовая работа, 27 стр. )
Прогнозирование перевозок ( Контрольная работа, 15 стр. )
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ И УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ67 ( Курсовая работа, 26 стр. )
Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения* ( Контрольная работа, 11 стр. )
Программно-методологические и организационные вопросы статистического наблюдения 5 ( Контрольная работа, 11 стр. )
Произведено выборочное обследование 200 рабочих из 3000 работающих на предприятии. Результаты представлены в таблице е35353 ( Контрольная работа, 7 стр. )
Произведите группировку магазинов №№ 5...17 по признаку относительного уровня издержек обращения ( Контрольная работа, 15 стр. )
Произведите группировку магазинов с 5 по 25 по признаку размера товарооборота, отобразив при этом 5 групп с равными интервалами. используя интервальный ряд задачи 1, определите: 1. среднеквадратическое отклонение 2. коэффициент вариации 3. модальную ве ( Контрольная работа, 16 стр. )
Произведите группировку магазинов с 5 по 25 по признаку размера товарооборота, отобразив при этом 5 групп с равными интервалами. ( Контрольная работа, 17 стр. )
Произведите группировку магазинов с 1 по 18 по признаку размера товарооборота, отобразив при этом 4 группы с равными интервалами ( Контрольная работа, 16 стр. )
Произвести группировку данных о результатах сдачи абитуриентами вступительных экзаменов (для 30 человек): ( Курсовая работа, 31 стр. )
Произвести группировку данных о возрасте (по числу полных лет) для группы студентов заочного отделения из 30 человек ( Контрольная работа, 23 стр. )
Производительность труда: понятия и способы расчета. Индексы производительности труда ( Контрольная работа, 16 стр. )
Производительность труда. Основные показатели и методы расчета 7844 ( Контрольная работа, 9 стр. )
Производственный и финансовый планы ( Контрольная работа, 12 стр. )
Производство однородной продукции предприятиями объединения в отчетном периоде составило 7890656 ( Контрольная работа, 18 стр. )
Производство стали по регионам РФ ( Контрольная работа, 19 стр. )
Промышленная безопасность ( Контрольная работа, 16 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»