Главная страница
Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
РАЗДЕЛ 3. Прогнозирование процессов с периодическими колебаниями
(18 часов)
[2], c. 136…157
Виды колеблемости. Измерение колеблемости в задачах прогнозирования. Индексы сезонности. Методы определения индексов сезонности при прогнозировании. Сезонная волна. Ряды Фурье в практике прогнозирования. Определение гармоник в прогнозной тренд-модели. Обоснование требуемого числа гармоник.
РАЗДЕЛ 4. Адаптивное прогнозирование (18 часов)
[2], c. 58…68
Предпосылки применения адаптивного прогнозирования. Скользящие средние. Взвешенные скользящие средние. Порядок их счета. Экспоненциальное сглаживание. Алгоритм применения. Актуальные условия и постоянная сглаживания. Решение примера. Обоснование постоянной сглаживания итеративным методом. Пакет прикладных программ.
РАЗДЕЛ 5. Многомерная линейная экстраполяция (14 часов)
[2], c. 69…78
Постановка задачи многомерной линейной экстраполяции. Матрица прецедентов. Предпосылки применения, основные допущения и алгоритм счета. Решение прогнозных задач в -мерном пространстве. Восстановление числовых таблиц.
РАЗДЕЛ 6. Верификация прогнозов (18 часов)
[2], c. 158…166
Проблема оценки точности и достоверности прогнозов. Виды верификации и источники ошибок прогнозов. Статистический аппарат верификации. Получение интервального прогноза. Обоснование периода упреждения прогноза и горизонта прогнозирования. Решение примеров.
Заключение (2 часа)
[1], c. 215…307
Проблемные вопросы теории прогнозирования. Перспективы развития статистических методов научного предвидения.
Тематический план дисциплины
Тематический план дисциплины для студентов очной формы обучения
№ п/п
| Наименование
раздела
(отдельной темы)
| Кол-во часов
по очной
форме обучения
| Вид занятий
| лекции
| ПЗ (С)
| ЛР
| Сам. раб.
| Тесты
| Контрольная
работа
| ПЗ (С)
| аудиторные
| ДОТ
| аудиторные
| ДОТ
| аудиторные
| ДОТ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Всего часов
|
|
|
|
|
| -
| -
|
|
|
|
|
| Введение
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1.
| Раздел 1. Прогнозная экстраполяция
|
|
|
|
|
|
|
|
| №1
|
|
| 1.1
| Понятие динамического ряда и тренда. Проверка статистической гипотезы
о наличии тенденции
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1.2
| Общая задача прогнозирования. Линейный тренд. Метод наименьших квадратов. Вариации временной составляющей
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1.3
| Статистическая задача прогнозирования.
Многопараметрический тренд
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №1
№2
| 2.
| Раздел 2. Линеаризующие преобразования
|
|
|
|
|
|
|
|
| №2
|
|
| 2.1
| Задачи линеаризующих преобразований. Основные зависимости
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2.2
| Выбор оптимальной прогнозной модели. Остаточная дисперсия и коэффициент детерминации
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2.3
| Модифицированная экспонента и функции,
сводящиеся к её виду
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2.4
| Расчеты
параметров
тренда
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №3№4
| 3.
| Раздел 3. Прогнозирование процессов с периодическими колебаниями
|
|
|
|
|
|
|
|
| №3
|
|
| 3.1
| Виды колеблемости. Измерение колеблемости в задачах прогнозирования
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3.2
| Индексы сезонности. Методы определения индексов сезонности при
прогнозировании
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3.3
| Сезонная волна. Ряды
Фурье в практике прогнозирования. Определение гармоник в прогнозной тренд-модели
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3.4
| Обоснование требуемого числа гармоник в практической задаче прогнозирования
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №5№6
| 4.
| Раздел 4. Адаптивное прогнозирование
|
|
|
|
|
|
|
|
| №4
|
|
| 4.1
| Скользящие средние. Взвешенные скользящие средние. Предпосылки применения и порядок
их счета
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4.2
| Экспоненциальное сглаживание. Начальные условия и постоянная сглаживания. Порядок применения
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4.3
| Обоснование постоянной сглаживания итеративным методом. Пакет прикладных программ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №7№8
| 4.4
| Прогнозирование методом экспоненциального
сглаживания
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №9№10
| 5.
| Раздел 5. Многомерная линейная экстраполяция
|
|
|
|
|
|
|
|
| №5
|
|
| 5.1
| Постановка задачи многомерной линейной экстраполяции. Матрица прецедентов. Основные допущения и алгоритм счета
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 5.2
| Восстановление
числовых
таблиц
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №11, №12№13, 14
| 5.3
| Решение прогнозных задач в -мерном пространстве параметров
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №15№16
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6.
| Раздел 6. Верификация прогнозов
|
|
|
|
|
|
|
|
| №6
|
|
| 6.1
| Проблема оценки точности и достоверности прогнозов. Источники ошибок прогнозов и виды
верификации
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6.2
| Статистический аппарат верификации. Получение интервального прогноза
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №17№18
| 6.3
| Обоснование периода
упреждения прогноза
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6.4
| Определение горизонта прогнозирования для
технических систем
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6.5
| Решение задач и примеров
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №19№20
|
| Заключение
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Тематический план дисциплины для студентов очно-заочной формы обучения
№ п/п
| Наименование
раздела
(отдельной темы)
| Кол-во часов
по очной
форме обучения
| Вид занятий
| лекции
| ПЗ (С)
| ЛР
| Сам. раб.
| Тесты
| Контрольная
работа
| ПЗ (С)
| аудиторные
| ДОТ
| аудиторные
| ДОТ
| аудиторные
| ДОТ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Всего часов
|
|
|
|
|
| -
| -
|
|
|
|
|
| Введение
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1.
| Раздел 1. Прогнозная экстраполяция
|
|
|
|
|
|
|
|
| №1
|
|
| 1.1
| Понятие динамического ряда и тренда. Проверка статистической гипотезы
о наличии тенденции
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1.2
| Общая задача прогнозирования. Линейный тренд. Метод наименьших квадратов. Вариации временной составляющей
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1.3
| Статистическая задача прогнозирования.
Многопараметрический тренд
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №1
№2
| 2.
| Раздел 2. Линеаризующие преобразования
|
|
|
|
|
|
|
|
| №2
|
|
| 2.1
| Задачи линеаризующих преобразований. Основные зависимости
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2.2
| Выбор оптимальной прогнозной модели. Остаточная дисперсия и коэффициент детерминации
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2.3
| Модифицированная экспонента и функции, сводящиеся к её виду
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2.4
| Расчеты
параметров
тренда
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №3№4
| 3.
| Раздел 3. Прогнозирование процессов с периодическими колебаниями
|
|
|
|
|
|
|
|
| №3
|
|
| 3.1
| Виды колеблемости. Измерение колеблемости в задачах прогнозирования
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3.2
| Индексы сезонности. Методы определения индексов сезонности при прогнозировании
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3.3
| Сезонная волна. Ряды
Фурье в практике прогнозирования. Определение гармоник в прогнозной тренд-модели
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3.4
| Обоснование требуемого числа гармоник в практической задаче прогнозирования
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №5№6
| 4.
| Раздел 4. Адаптивное прогнозирование
|
|
|
|
|
|
|
|
| №4
|
|
| 4.1
| Скользящие средние. Взвешенные скользящие средние. Предпосылки применения и порядок их счета
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4.2
| Экспоненциальное сглаживание. Начальные условия и постоянная сглаживания. Порядок применения
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4.3
| Обоснование постоянной сглаживания итеративным методом. Пакет прикладных программ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №7№8
| 4.4
| Прогнозирование методом экспоненциального
сглаживания
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №9№10
| 5.
| Раздел 5. Многомерная линейная экстраполяция
|
|
|
|
|
|
|
|
| №5
|
|
| 5.1
| Постановка задачи многомерной линейной экстраполяции. Матрица прецедентов. Основные допущения и алгоритм счета
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 5.2
| Восстановление
числовых
таблиц
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №11, №12№13, 14
| 5.3
| Решение прогнозных
задач в -мерном
пространстве параметров
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №15№16
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6.
| Раздел 6. Верификация прогнозов
|
|
|
|
|
|
|
|
| №6
|
|
| 6.1
| Проблема оценки точности и достоверности прогнозов. Источники ошибок прогнозов и виды
верификации
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6.2
| Статистический аппарат верификации. Получение интервального прогноза
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №17№18
| 6.3
| Обоснование периода
упреждения прогноза
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6.4
| Определение горизонта прогнозирования для
технических систем
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6.5
| Решение
задач и
примеров
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №19№20
|
| Заключение
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.2.3. Тематический план дисциплины для студентов заочнойформы обучения
№ п/п
| Наименование
раздела
(отдельной темы)
| Кол-во часов
по очной
форме обучения
| Вид занятий
| лекции
| ПЗ (С)
| ЛР
| Сам. раб.
| Тесты
| Контрольная
работа
| ПЗ (С)
| аудиторные
| ДОТ
| аудиторные
| ДОТ
| аудиторные
| ДОТ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Всего часов
|
|
|
|
|
| -
| -
|
|
|
|
|
| Введение
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1.
| Раздел 1. Прогнозная экстраполяция
|
|
|
|
|
|
|
|
| №1
|
|
| 1.1
| Понятие динамического ряда и тренда. Проверка статистической гипотезы о наличии тенденции
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1.2
| Общая задача прогнозирования. Линейный тренд. Метод наименьших квадратов. Вариации временной составляющей
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1.3
| Статистическая задача прогнозирования.
Многопараметрический тренд
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №1
№2
| 2.
| Раздел 2. Линеаризующие преобразования
|
|
|
|
|
|
|
|
| №2
|
|
| 2.1
| Задачи линеаризующих преобразований.
Основные зависимости
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2.2
| Выбор оптимальной прогнозной модели. Остаточная дисперсия и коэффициент детерминации
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №3№4
| 2.3
| Модифицированная
экспонента и функции, сводящиеся к её виду
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2.4
| Расчеты
параметров
тренда
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №5№6
| 3.
| Раздел 3. Прогнозирование процессов с периодическими колебаниями
|
|
|
|
|
|
|
|
| №3
|
|
| 3.1
| Виды колеблемости.
Измерение колеблемости в задачах прогнозирования
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3.2
| Индексы сезонности. Методы определения индексов сезонности при прогнозировании
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3.3
| Сезонная волна. Ряды
Фурье в практике прогнозирования. Определение гармоник в прогнозной тренд-модели
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3.4
| Обоснование требуемого числа гармоник в практической задаче прогнозирования
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №7№8
| 4.
| Раздел 4. Адаптивное прогнозирование
|
|
|
|
|
|
|
|
| №4
|
|
| 4.1
| Скользящие средние. Взвешенные скользящие средние. Предпосылки применения и порядок их счета
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4.2
| Экспоненциальное сглаживание. Начальные условия и постоянная сглаживания. Порядок применения
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4.3
| Обоснование постоянной сглаживания итеративным методом. Пакет прикладных программ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №9№10
| 4.4
| Прогнозирование методом экспоненциального сглаживания
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №11, №12
| 5.
| Раздел 5. Многомерная линейная экстраполяция
|
|
|
|
|
|
|
|
| №5
|
|
| 5.1
| Постановка задачи многомерной линейной экстраполяции. Матрица прецедентов. Основные допущения и алгоритм счета
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 5.2
| Восстановление
числовых
таблиц
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №13 №14
| 5.3
| Решение прогнозных задач в -мерном пространстве параметров
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №15№16
| 6.
| Раздел 6.
Верификация
прогнозов
|
|
|
|
|
|
|
|
| №6
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6.1
| Проблема оценки точности и достоверности прогнозов. Источники ошибок прогнозов и виды верификации
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6.2
| Статистический аппарат верификации. Получение интервального прогноза
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №17№18
| 6.3
| Обоснование периода упреждения прогноза
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6.4
| Определение горизонта прогнозирования для технических систем
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6.5
| Решение задач и примеров
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| №19№20
|
| Заключение
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.3. Структурно-логическая схема дисциплины «Теория и методы прогнозирования»
|