книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Статистика. Задачи 6,12,18,24,30,36.. ( Контрольная работа, 12 стр. )
Статистика. Задачи 7, 12, 17, 21, 34, 40 ( Контрольная работа, 14 стр. )
Статистика. Задачи №13, 29, 32, 42 ( Контрольная работа, 12 стр. )
Статистика. Тема № 10, задание № 19 ( Контрольная работа, 26 стр. )
Статистика.6 задач+2 теста ( Контрольная работа, 17 стр. )
Статистика.ДОПОЛНЕНИЯ К ТЕОРИИ ( Контрольная работа, 23 стр. )
Статистика.Задачи. ( Контрольная работа, 18 стр. )
Статистика1 (задания) ( Контрольная работа, 12 стр. )
Статистико-детерминированный характер социально-экономических явлений и виды связей между ними ( Контрольная работа, 20 стр. )
Статистико-экономический анализ основных фондов ДХООО ЦС "Связькомплекс" ( Курсовая работа, 32 стр. )
Статистико-экономический анализ взаимосвязи окупаемости затрат на производство зерна с другими показателями ( Контрольная работа, 19 стр. )
Статистико-экономический анализ взаимосвязи урожайности зерновых культур с другими показателями ( Контрольная работа, 12 стр. )
Статистико-экономический анализ взаимосвязи урожайности зерновых культур с другими показателями ( Контрольная работа, 16 стр. )
Статистико-экономический анализ промышленной продукции в РФ ( Курсовая работа, 26 стр. )
Статистико-экономический анализ взаимосвязи трудоемкости (затрат труда на 1 ц молока) с другими показателями ( Контрольная работа, 11 стр. )
Статистическая группировка ( Реферат, 15 стр. )
Статистическая методология. ( Контрольная работа, 15 стр. )
Статистическая методология по изучению доходов и расходов населения ( Контрольная работа, 41 стр. )
Статистическая обработка экспериментальных данных при сертификации продукции ( Контрольная работа, 16 стр. )
Статистическая оценка уровня жизни населения Вьетнама ( Курсовая работа, 39 стр. )
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА РЯДОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ н3у5242442 ( Контрольная работа, 19 стр. )
Статистическая оценка национального богатства России ( Курсовая работа, 42 стр. )
Статистическая оценка рядов распределения ( Контрольная работа, 27 стр. )
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА РЯДОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ е352422 ( Курсовая работа, 31 стр. )
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА РЯДОВ ДИНАМИКИ ( Контрольная работа, 23 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»