Cтраница 1
Последовательные разности располагаются в виде таблицы. Употребляются две формы таблиц последовательных разностей - диагональная и горизонтальная. [1]
Последовательные разности принято записывать в виде таблицы. [2]
Эти последовательные разности обычно располагают в форме таблицы. Употребляются две формы таблиц последовательных разностей. [3]
Метод последовательных разностей применяется для обнаружения тренда параметра процесса, обусловленного износом инструмента или другими постоянно действующими факторами. [4]
Степень каждой последовательной разности уменьшается на единицу. Стало быть, & ту будет степени 0 и приводится к одному первому члену, закон составления которого известен. [5]
В более сложных примерах последовательные разности лишь напоминают геометрическую прогрессию. Тогда формула ( 17) не дает точного решения, но дает возможность перескочить через несколько приближений и получить приближенное значение решения, от которого можно вновь начать итерации. Особую роль играет итерационный процесс Ньютона. [6]
Легко проверить, что последовательные разности функции / ( к) и являются многочленами понижающихся степеней и Д / () А. Все последующие разности равны нулю. [7]
Обобщенный метод наименьших квадратов аналогичен методу последовательных разностей. [8]
В случае экспоненциального и степенного тренда метод последовательных разностей применяется к логарифмам исходных данных. [9]
С помощью этих свойств легко получить выражения для последовательных разностей многочлена. [10]
Коэффициент Ъ при втором члене уравнения легко найти методом последовательных разностей с достаточной степенью точности. Для иллюстрации этого ниже приведены величины скоростей растворения, вычисленные по этому методу и, кроме того, величины скоростей, приведенные к 1 об / с делением на корень квадратный из числа оборотов диска в секунду, поскольку графическая обработка полученных данных показала наличие именно этой зависимости. [11]
Преимущество данной модели по сравнению с методами отклонений от трендов и последовательных разностей в том, что она позволяет учесть всю информацию, содержащуюся в исходных данных, поскольку значения у, и х, есть уровни исходных временных рядов. Кроме того, модель строится по всей совокупности данных за рассматриваемый период в отличие от метода последовательных разностей, который приводит к потере числа наблюдений. Параметры а и b модели с включением фактора времени определяются обычным МНК. [12]
Функция / ( х) называется абсолютно монотонной, если все ее последовательные разности неотрицательны. [13]
Таким же простым образом выражаются значения функции / ив дальнейших равноотстоящих точках через последовательные разности функции / в первой точке х, причем в качестве множителей входят биномиальные коэффициенты. [14]
Эта задача решается методами коррелирования: 1) уровней ряда динамики; 2) отклонений фактических уравнений от тренда; 3) последовательных разностей, т.е. путем исчисления парного коэффициента корреляции. [15]