Полученный прогноз
Cтраница 1
Полученные прогнозы являются точечными, и совпадение фактического значения величины ( товарооборота) с прогнозируемым маловероятно. [1]
Расхождение полученного прогноза с фактически измеренными значениями относительной остаточной эластичности в процессе натурной экспозиции образцов девяти различных резин при 25 С в течение до 8 лет не превышало 20 %, что следует считать хорошим результатом. [2]
Таким образом, согласно полученному прогнозу, очевидно, что только реализация двух взаимосвязанных программ воспроизводства сырьевой базы нефтедобычи за счет разведки и увеличения нефтеотдачи позволит преодолеть падение добычи нефти в стране и стабилизировать ее на достаточно высоком уровне. [3]
В-третьих, на основе полученного прогноза конечного сальдо устанавливается, насколько реальные расходы превышают минимальный уровень внешнего финансирования. [4]
При этом длина интервала варьирования полученного прогноза ограничена величиной о - - среднеквадратичным отклонением значений времени безотказной работы скважин обучающей последовательности, что соответствует распознаванию не менее, чем по четырем классам. [5]
Итак, давайте предположим, что в нашем примере согласно полученному прогнозу в какой-то из дней за помощью обратится 40 пациентов. [6]
 |
Формирование прогнозируемого значения. [7] |
По ним находится окончательный прогноз & о и дисперсия коллективных прогнозов DQ, по которой можно судить об ожидаемой ошибке полученного прогноза. [8]
Эти гипотезы проверяются для каждой модели с помощью модифицированного Г - критерия, описанного в [3]; выделяется подмножество моделей, для которых гипотезы пе отклоняются. Полученный прогноз называете:: статистически оптимальным. [9]
В условиях когда приемлемые издержки имеют свои пределы, при ограниченных ресурсах времени и определенных интересах компании на рынке следует использовать как можно больше методов прогнозирования. Каждый из полученных прогнозов будет отличаться от остальных, однако исследование различий между ними выявит факторы, содержащиеся в одном прогнозе и отсутствующие в другом, которые увеличивают или уменьшают весомость прогнозов. Анализ таких различий, проведенный комиссией, часто выявляет новые тенденции или точки перелома в развитии показателей объема сбыта и рынка. [10]
Интуитивные методы получили широкое распространение в практике прогнозирования процесса развития БТС, поскольку отбор мнений одного или группы экспертов, обладающих необходимыми знаниями об объекте прогноза, позволяет получить вполне надежную, а для некоторых видов прогнозов единственно возможную информацию. Однако эксперты могут дать как верную, так и ошибочную оценку, а критический анализ полученных прогнозов затруднен из-за отсутствия логики построения и исходных предпосылок экспертных суждений. Следовательно, подбор экспертов, базирующийся на оценке их компетентности - главное условие полноценности использования этих методов. [11]
Рассматривается система обработки текущей информации о процессе. Информативные сочетания параметров процесса, образуемые алгоритмом классификации, используются для создания частных непрерывных аппроксимаций, а затем и решающего правила в форме непрерывной функции от этих параметров. Приводятся алгоритм оптимизации процесса по полученному прогнозу ожидаемого результата и алгоритм получения несмещенной оценки решающих правил по исходной ( тренировочной) выборке. Излагаются результаты применения системы алгоритмов к решению задач прогнозирования и оптимизации ряда технологических процессов. [12]
В моделях планирования в условиях АСУ определяется подход к созданию системы комбинированного прогнозирования на основе использования экономико-математических и статистических методов, реализуемых с помощью современных вычислительных средств, программного обеспечения и директивных решений. Для долгосрочных прогнозов сочетание методов имеет большое значение, так как в математической модели трудно учесть политические и социальные факторы. Модель должна предусматривать выполнение ежегодных ( на основе пополняемой информационной базы) расчетов прогноза и доследующее сравнение их с плановыми решениями. Если вновь полученные прогнозы противоречивы моде ль предполагает либо повторный анализ полученных результатов с целью корректировки самой полученной модели ( когда прогноз по ней ошибочен), либо принятие мер по дополнительному регулированию системы. [13]
Руководство Sara Lee Branded Apparel Lm ( подразделения гигантской Sara Lee Corporation) считает, что действующая в ней глобальная система закупок Dayton - одно из важнейших конкурентных преимуществ. Используя ее, клиенты SLBA имеют возможность заказать необходимые товары, к примеру мужские сорочки, без каких-либо подробных описаний, указав только фасон. С приближением даты поставки компании-покупатели анализируют тенденции моды в отношении цветовой гаммы, конкретизируют размеры. На основе полученных прогнозов Sara Lee изготавливает пробные партии сорочек, которые отправляются в магазины. Если повышенным спросом пользуются сорочки темно-синего цвета, клиенты корректируют заказы. В результате и у поставщика, и у его партнеров сокращаются издержки на хранение запасов, снижается риск затоваривания и уценки товаров. [14]
Руководство Sara Lee Branded Apparel LM ( подразделения гигантской Sara Lee Corporation) считает, что действующая в ней глобальная система закупок Dayton - одно из важнейших конкурентных преимуществ. Используя ее, клиенты SLBA имеют возможность заказать необходимые товары, к примеру мужские сорочки, без каких-либо подробных описаний, указав только фасон. С приближением даты поставки компании-покупатели анализируют тенденции моды в отношении цветовой гаммы, конкретизируют размеры. На основе полученных прогнозов Sara Lee изготавливает пробные партии сорочек, которые отправляются в магазины. Если повышенным спросом пользуются сорочки темно-синего цвета, клиенты корректируют заказы. В результате и у поставщика, и у его партнеров сокращаются издержки на хранение запасов, снижается риск затоваривания и уценки товаров. [15]
Страницы: 1 2