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»
— Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта.
— Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы).
— SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание.
SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Зарегистрироваться и Начать продвижение
|
|