Статистическая метода - прогнозирование
Cтраница 1
 |
Зависимость крутизны характеристики приемо-усилительных. [1] |
Статистические методы прогнозирования служат для прогнозирования главным образом внезапных отказов тех элементов, у которых распределение времени безотказной работы не соответствует экспоненциальному закону надежности. [2]
Статистические методы прогнозирования развития рынка ценных бумаг основаны на построении фондовых индексов, расчете показателей дисперсии, вариации, ковариации, экстраполяции и интерполяции. Фондовые индексы являются самыми популярными во всем мире обобщающими показателями состояния рынка ценных бумаг. [3]
Выделим следующие статистические методы прогнозирования валютных курсов. [4]
В настоящее время в отрасли разработаны и используются статистические методы прогнозирования эффективности ГРР. [5]
Прогнозироваюте технико-экономических показателей плана УБР может проводиться как обычными статистическими методами прогнозирования, так и с использованием многофакторных моделей прогноза. [6]
При отсутствии прогнозирующего параметра потенциально неисправные элементы РЭА выявляются статистическими методами прогнозирования. [7]
Для обработки фактических промысловых данных и экстраполяции полученных результатов, как правило, используют различные статистические методы прогнозирования показателей разработки нефтяных залежей и конечного коэффициента нефтеотдачи. С помощью различных эмпирических зависимостей ( характеристик вытеснения) представляется возможным находить расчетную добычу нефти и добычу нефти как текущую, так и накопленную на любой момент времени. [8]
С другой стороны, наличие достаточно длительных временных рядов фактических значений показателей разработки позволяет воспользоваться статистическими методами прогнозирования. [9]
Дисциплина Международные стандарты учета и финансовой отчетности излагается в тесной увязке со следующими дисциплинами: бухгалтерский учет, Бухгалтерская отчетность, финансовый анализ, налоги, аудит, право, теория финансов, банковское дело, экономика предприятия, статистика, статистические методы прогнозирования. [10]
Прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на интересующие исследователя вопросы также осуществляется в соответствии с описанной выше методологией прогнозирования. При стабильных условиях могут быть применены статистические методы прогнозирования временных рядов. Однако этому предшествует анализ с привлечением экспертов, причем зачастую прогнозирование на словесном уровне является достаточным ( для получения интересующих исследователя и ЛПР выводов) и не требующим количественного уточнения. [11]
Большое внимание она уделяет статистическим методам прогнозирования: регрессионному анализу, методам экстраполяции временных рядов. Однако большинство из них сложно эффективно применять, не имея глубоких знаний в области математической статистики. [12]
Страницы: 1