Метод - сглаживание
Cтраница 1
Метод сглаживания данных цены, в котором цены складываются вместе и затем усредняются. Как только добавляются новые данные цены, то старые данные опускаются. [1]
Метод сглаживания, описанный в § 3, был впервые использован Берри при доказательстве этой теоремы. Сейчас используется бесчисленное множество приемов сглаживания. Заметим, к сожалению, что долгая и примечательная история предмета этой главы привела к печальному обстоятельству: случайности исторического развития все еще влияют на подход к отдельным вопросам. Возникшее в результате разнообразие средств и избыток созданных ad hoc методов привели к тому, что эта область прославилась своей хаотичностью. [2]
Метод сглаживания четвертыми разностями требует примерно в полтора раза больше времени, чем метод скользящего среднего. [3]
 |
Функция веса ( а и переходная характеристика ( б при знакопеременном сглаживании. [4] |
Метод знакопеременного сглаживания может быть использован в том случае, если в качестве дифференцирующего устройства используется устройство, работа которого описывается дифференциальным уравнением второго порядка. [5]
Выбор метода сглаживания и весовых коэффициентов определяется особенностями поведения кривой x t), характером случайных отклонений, задачами диагностики и осуществляется на основании практического опыта. Метод сглаживания должен исключить случайные погрешности, но сохранить общую тенденцию изменения параметра. [6]
Применение метода сглаживания невзвешенной скользящей средней состоит в замене абсолютных данных средними арифметическими за определенные периоды. При выборе этих периодов мы производим скольжение, постепенно исключая из периода первые уровни и включая последующие. [7]
Достоинство метода сглаживания заключается в том, что он, обычно, проще метода компенсации, как в осуществлении, так и в настройке. [8]
Достоинство метода сглаживания заключается в том, что он, обычно, проще метода компенсации, как в осуществлении, так ив настройке. [9]
В основу метода сглаживания положен метод последовательного исключения ошибочных точек на выбранном участке кривой с помощью интерполяции. [10]
Для обоих методов сглаживания нетрудно составить алгоритмы и программы с целью использования ЭВМ. [11]
 |
Сглаженные значения коэффициента Y из таблицы к примеру 13. [12] |
Имеется несколько методов сглаживания данных. [13]
Аналогия между методом сглаживания и методом искусственной вязкости облегчает выбор параметров. [14]
Как показано в [14], метод адаптивного сглаживания Брауйа успешно может конкурировать с методом Холта ( см. также [10]), причем рекомендуется брать у 0 8, В приложении Б приводится блок-схема этого метода. [15]
Страницы: 1 2 3 4