рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Математика
/
МЕТОД СКОЛЬЗЯЩИХ (подвижных) СРЕДНИХ.

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

МЕТОД СКОЛЬЗЯЩИХ (подвижных) СРЕДНИХ.

МЕТОД СКОЛЬЗЯЩИХ (подвижных) СРЕДНИХ. - раздел Математика, ЭКОНОМЕТРИЯ При Выборе Полинома Высоких Степеней Имеем Риск “Качнуть Хвос...

При выборе полинома высоких степеней имеем риск “качнуть хвост”.

Только для интерполяций ! (не подходит для предсказывания)

Выбираем отрезок скольжения из нечетного числа точек (2m+1). Подбираем для него полином (1), находим параметры полинома, находим значение среднего, затем для 2…2m+2 находим значение этого полинома, оцениваем с помощью среднего. Нет необходимости каждый раз оценивать полином. Пользуемся методом наименьших квадратов:

(2).

Находим частные производные по (3) .

Если t=0, то наша задача заключается в том, чтобы найти только один параметр , что будет зависеть от m и p.

Пример.

Первая частная производная:

Пусть p=2, m=2, тогда 2m+1=5, т.е. по пяти точкам.

-среднеквадратичное значение.

Свойства скользящих средних:

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ЭКОНОМЕТРИЯ

На сайте allrefs.net читайте: "ЭКОНОМЕТРИЯ"...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: МЕТОД СКОЛЬЗЯЩИХ (подвижных) СРЕДНИХ.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

ЛЕКЦИЯ 1
Последовательность наблюдений (существенность порядка, в котором следуют эти наблюдения) называется временным рядом (ВР). Временной ряд непрерывный, если

Сумма весов равна
Доказательство: Т.к. зависят только от p и m, то можно записать так: пусть

ОЦЕНКА ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ФУКЦИИ
Логистической кривой иногда пользуются для представления роста населения. В эконометрии ее можно часто рассматривать как тенденцию экономических временных рядов, связанных с населен

СТАЦИОНАРНЫЕ МОДЕЛИ
Некоторые простые операторы. Оператор сдвига назад B рассматривается как ,

МОДЕЛЬ АВТОРЕГРЕССИИ
В этой модели текущее значение процесса выражается как конечная линейная совокупность предыдущих значений процесса и импульса

МОДЕЛИ СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО
Модель авторегрессии (2) выражает отклонение процесса в виде конечной взвешенной суммы p пред

АВТОРЕГРЕССИОННЫЙ ПРОЦЕСС ПЕРВОГО ПОРЯДКА
(14) или ПРОЦЕСС МАРКОВА