книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Средние товарные запасы и оборот 20 магазинов за отчетный период 6326 ( Контрольная работа, 14 стр. )
Средние товарные запасы и оборот 20 магазинов за отчетный период 6744 ( Контрольная работа, 20 стр. )
Средний объем продаж некоторого товара 359 шт. в день, стандартное отклонение 29 шт ( Контрольная работа, 8 стр. )
Средний процент выполнения задания по реализации ( Контрольная работа, 11 стр. )
Средний размер вклада ( Контрольная работа, 10 стр. )
СРЕДНЯЯ АРИФМЕТИЧЕСКАЯ ВЕЛИЧИНА ( Контрольная работа, 19 стр. )
Средняя арифметическая простая и взвешенная ке3422 ( Контрольная работа, 12 стр. )
Средняя величина влажности зерна на основе индивидуальных данных 578546 ( Контрольная работа, 6 стр. )
Средняя ошибка выборки ( Контрольная работа, 8 стр. )
Средняя трудоемкость изготовления изделия В 89 ( Контрольная работа, 10 стр. )
Ссуда в размере 1 млн. руб. взята 28 февраля 2000 г. по 1 ноября 2000 г. под 30% годовых ( Контрольная работа, 6 стр. )
Стаж работы и средняя оплата труда двадцати работников (по данным выборочного обследования): 611 ( Контрольная работа, 16 стр. )
статвар.задачи. ( Курсовая работа, 33 стр. )
Статиcтика уровня жизни населения-курсовая. ( Курсовая работа, 55 стр. )
Статиcтика уровня жизни населения-курсовая ( Курсовая работа, 55 стр. )
Статистика ( Контрольная работа, 15 стр. )
Статистика ( Контрольная работа, 9 стр. )
Статистика ( Контрольная работа, 11 стр. )
Статистика ( Контрольная работа, 40 стр. )
Статистика ( Контрольная работа, 6 стр. )
Статистика ( Контрольная работа, 17 стр. )
Статистика Вариант 1 ( Контрольная работа, 16 стр. )
Статистика Вариант 53 ( Контрольная работа, 9 стр. )
Статистика здоровья населения-реферат ( Контрольная работа, 14 стр. )
СТАТИСТИКА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДА ( Курсовая работа, 38 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»