Cтраница 3
Большую часть ПППМС составляют программы многомерного статистического анализа, включающие: корреляционный, регрессионный, факторный, компонентный, дисперсионный анализ, а также многомерную классификацию. Кроме того, пакет включает в себя программы обработки временных рядов ( сглаживание временных рядов, прогнозирование временных рядов с помощью метода гармонических весов, прогнозирование временных рядов методом экспоненциального сглаживания, идентификация временных рядов с помощью метода Бокса - Дженкинса, прогнозирование временных рядов по методу Бокса - Дженкинса), а также ряд вспомогательных программ. Пакет разработан на ФОРТРАНе. [31]
Одним из наиболее распространенных является метод скользящего среднего. При обработке экспериментальных данных по этому методу после каждого ( га - - 1) - го измерения первое измерение забывается, а методом наименьших квадратов обрабатываются оставшиеся и измерений. Нередко применяется метод экспоненциального сглаживания. [32]
Оценка среднегодовых значений показателей ремонтопригодности генераторов ( программный модуль SDT) осуществляется по интенсив-ностям повреждений сборочных единиц, экономическим показателям ремонтов, их динамике. Среднегодовые показатели вычисляются как математическое ожидание соответствующих случайных величин. Прогнозирование этих показателей осуществляется с использованием постоянной, линейной и квадратичной моделей метода экспоненциального сглаживания. [33]
Существуют различные методы прогнозирования, учитывающие характер протекания процессов и значения случайной величины временного ряда. Если вариация средних значений незначительна, для прогноза на короткие интервалы времени применяется метод скользящего среднего. Если поздние значения временного ряда имеют большую значимость для прогноза, а начальные значения - меньшую, применяется метод экспоненциального сглаживания. [34]
Существует весьма большое количество методов проводимых прогностических исследований. Авторами настоящей книги сделана попытка обобщить и систематизировать основные методы, применяемые в СССР и за рубежом при прогнозировании развития науки и техники: экстраполяции, экспертизы, моделирования. Наиболее распро - странены методы экстраполяции, из которых предпочтение следует отдать адаптивным моделям. В частности, метод экспоненциального сглаживания в отличие от прямой экстраполяции позволяет распознать изменение коэффициентов модели и тем самым уменьшить ошибку прогноза. [35]
Наиболее сложным и ответственным является среднесрочное прогнозирование мировых цен на жидкое топливо. Подобные прогнозы крайне необходимы для планирования инвестиционной деятельности нефтяных компаний, практически невозможны без эффективного моделирования международного нефтяного рынка. Помимо многофакторных содержательных методов существуют формальные статистические методы прогноза. В докладе представлена динамика мировых цен на нефть сорта брент, полученная с использованием методов экспоненциального сглаживания, построения авторегрессии, двухпараметрической модели и скользящего тренда. Наиболее простым и точным среди статистических методов является метод экспоненциального сглаживания. Он основан на признании того, что наибольшее влияние будущее значения цен испытывают со стороны последних членов фактически имеющегося динамического ряда цен. [36]
Наиболее сложным и ответственным является среднесрочное прогнозирование мировых цен на жидкое топливо. Подобные прогнозы крайне необходимы для планирования инвестиционной деятельности нефтяных компаний, практически невозможны без эффективного моделирования международного нефтяного рынка. Помимо многофакторных содержательных методов существуют формальные статистические методы прогноза. В докладе представлена динамика мировых цен на нефть сорта брент, полученная с использованием методов экспоненциального сглаживания, построения авторегрессии, двухпараметрической модели и скользящего тренда. Наиболее простым и точным среди статистических методов является метод экспоненциального сглаживания. Он основан на признании того, что наибольшее влияние будущее значения цен испытывают со стороны последних членов фактически имеющегося динамического ряда цен. [37]