СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"

Транскрипт

1 СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ (47) УДК 621.3:681.3 СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ЭВОЛЮЦИОННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ РЯДОВ ПРИТОКА * О.К. АЛЬСОВА, Ю.C. МЕЛЕШЕВА, Е.А.ОЗЕРКОВСКИЙ С помощью алгоритмов и методов эволюционного программирования рассматриваются основные результаты прогнозирования декадного притока реки Обь в створе Новосибирской ГЭС. Выполнен сравнительный анализ точности прогнозов, полученных на основе применения эволюционного программирования, и прогнозов Западно-Сибирского Гидрометцентра. ВВЕДЕНИЕ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Анализ и прогнозирование гидрологических рядов притока реки Обь в створе Новосибирской ГЭС актуальная задача, решение которой послужит основой для разработки оптимальной методики управления уровнем воды в Новосибирском водохранилище и ее сработки. Основные результаты долгосрочного прогнозирования притока (на год и более) приведены в [2]. Новосибирское водохранилище, созданное при ГЭС, имеет малую аккумулирующую способность, поэтому особенно актуально решение задачи краткосрочного прогнозирования притока (прогноз на декаду). В [1] для прогнозирования декадных притоков использовались вероятностно-статистические модели, в частности множественные линейные регрессионные модели, показавшие неплохие результаты. Перспективно построение и использование для прогнозирования притока набора нелинейных регрессионных моделей. Здесь основная проблема выбор структуры (структур) нелинейных моделей. В данном исследовании предлагается решить эту проблему на основе применения алгоритмов и методов эволюционного программирования. Цель данной работы во-первых, исследовать применимость методов эволюционного программирования для прогнозирования декадных притоков; * Работа выполнена при поддержке Совета по грантам Президента РФ (грант «Поддержка молодых ученых кандидатов наук и их научных руководителей» МК ). Доцент кафедры вычислительной техники, канд. техн. наук Студенты IV курса АВТФ, группа АП-319

2 58 О.К. Альсова, Ю.С. Мелешева и др. во-вторых, сравнить точность полученных прогнозов с прогнозами Западно- Сибирского Гидрометцентра. Исходные данные представляли собой гидрологические временные ряды среднедекадного объема притока (в м 3 /с) реки Обь в створе Новосибирской ГЭС за гг. Данные за гг. использовались в качестве обучающей выборки при построении прогнозных моделей; за гг. в качестве тестовых (экзаменационных). 1. ПРИМЕНЕНИЕ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИТОКА Генетическое программирование представляет собой одно из направлений эволюционного моделирования и ориентировано на решение задач автоматического синтеза программ на основе обучающих исходных данных путем индуктивного вывода [3]. Для построения эволюционных моделей прогнозирования декадных притоков использовалась программная среда PolyAnalyst 4.6, модуль Find Laws. Для каждой декады строились нелинейные множественные (многопараметрические) модели зависимости от 16 предыдущих декад и были получены правило (модель), лучшее по точности, и правило (модель), лучшее по значимости. Точность первой модели всегда выше (в качестве критерия точности применялась стандартная ошибка прогноза), но вторая модель давала гарантируемую значимость как для всего выражения, так и всех входящих в него членов. Мера значимости вычислялась на основе рандомизированного тестирования [3]. Для примера приведем модели, построенные средой PolyAnalyst, для прогнозирования первой декады апреля. Правило, лучшее по точности V àï ðåëü1 = (1.71 ÿí âàðü Vÿí âàðü2 V Vì àðò 1 V ì àðò3 Vì àðò V ÿí âàðü V 2 ÿí âàðü V ÿí âàðü2 V ì àðò )/ /( V ÿí âàðü2 V ì àðò1 1.82V ÿí âàðü2 где V объем притока за декаду месяца. Правило, лучшее по значимости V àï ðåëü1 = (1.43V ì àðò1 ì àðò3 V ì àðò V ÿí âàðü2 ), (1) V Vì àðò )/ /( V ì àðò1 1.82V ì àðò ). (2)

3 Эволюционное программирование в решении задачи Время синтеза моделей в среде PolyAnalyst составило от 49 мин (первая декада марта) до 70 ч (вторая декада апреля). Для каждой модели был выполнен расчет показателей точности и оценена адекватность модели исходным данным. В табл. 1. приведены показатели точности моделей, построенных для прогнозирования декадных притоков (выборочно: только декады января, апреля). Здесь сводный коэффициент корреляции (R) есть выборочный парный коэффициент корреляции между наблюдаемым значением объема притока и прогнозируемым значением за один и тот же период. Коэффициент детерминации (d) есть квадрат сводного коэффициента корреляции. Он показывает, какая доля дисперсии прогнозируемого объема притока определяется прогнозной моделью. В табл. 1 также приведены минимальный, максимальный остатки (в %) от реально наблюдаемого значения притока и среднеквадратическое отклонение (СКО) остатков. п/п Период Показатели точности моделей (лучшие по точности) Сводный коэффициент корреляции (R) Коэффициент детерминации (d) Остаток в % (min; max) Таблица 1 СКО остатков 1 Январь1* ; Январь ; Январь ; Апрель ,5; Апрель ; Апрель ; *Здесь и далее цифра обозначает номер декады. На рис. 1 2 представлены графики наблюдаемых и прогнозных значений притока, рассчитанных по эволюционной модели (лучшей по значимости), на первую декаду апреля за гг. Графики на рис. 1 2 позволяют визуально оценить близость прогнозных значений притока к наблюдаемым значениям и сделать вывод о хорошей точности построенной прогнозной модели.

4 60 О.К. Альсова, Ю.С. Мелешева и др. Приток м 3 /с Наблюдаемое наблюдаемое значение Прогнозное прогнозное значение Год Рис. 1. Наблюдаемые и прогнозные значения притока за гг. (первая декада апреля) Прогнозное значение, м 3 /с Наблюдаемое значение, м 3 /с Рис. 2. Диаграмма рассеяния наблюдаемых и прогнозных значений притока за гг. (первая декада апреля)

5 Эволюционное программирование в решении задачи СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. ВЫВОДЫ Был выполнен сравнительный анализ точности прогнозирования декадных притоков на основе разработанных моделей и прогнозов Западно-Сибирского Гидрометцентра. Получены следующие результаты. 1. Средняя ошибка прогнозирования по всем декадам в процентах от реально наблюдаемых значений притоков соответственно на обучающей выборке ( гг.) и на тестовых данных (2005 гг.): эволюционные модели (лучшие по точности) 6,2 % (11,6 %); эволюционные модели (лучшие по значимости) 9,4 % (10,5 %); прогноз Гидрометцентра 6,8 % (5,6 %). В табл. 2 приведены сравнительные результаты точности прогнозирования декадных притоков с помощью разных моделей (выборочно, только декады января, апреля). п/п Сравнительные результаты точности прогнозирования Период Таблица 2 Средний остаток (ошибка) прогноза (по модулю), % Эволюционные Эволюционные Прогноз Гидрометцентра модели модели (по значимости) (по точности) за гг. за гг. за гг. 1 Январь1* Январь Январь Апрель Апрель Апрель Прогноз, полученный с помощью эволюционных моделей на обучающей выборке (лучшие по значимости), для 12 декад (январь февраль, март3, октябрь3, ноябрь1, декабрь) из 36 декад сравнительно лучше, чем прогноз Гидрометцентра. 3. Прогноз, полученный с помощью эволюционных моделей на обучающей выборке (лучшие по точности), для 20 декад (январь март1, март3, ав-

6 62 О.К. Альсова, Ю.С. Мелешева и др. густ, сентябрь3, октябрь2 декабрь) из 36 декад сравнительно лучше, чем прогноз Гидрометцентра. 4. Средняя ошибка прогноза притока на 2005 г. Гидрометцентра (5,6 %) ниже, чем при использовании построенных моделей (10,5 %). Однако более точно по сравнению с прогнозом Гидрометцентра предсказан приток на следующие декады года: первая третья декады февраля; вторая декада апреля; третья декада июля; первая и вторая декады августа; вторая декада октября; первая и третья декады ноября; вторая и третья декады декабря. Построенные модели могут применяться для прогнозирования декадного объема притока, особенно осенью и зимой, и в марте. Средняя прогнозная ошибка для этих периодов составляет 3,9 7,1 % (на обучающей выборке) и 6,7 8,4 % в гг. (на тестовых данных). Достоинство созданных моделей состоит в том, что при прогнозировании они основываются только на данных по притоку и не требуют привлечения дополнительной информации (например, об изменении метеорологических и климатических факторов). [1] Альсова О.К. Прогнозирование временных рядов декадных притоков реки Обь на основе вероятностно-статистических моделей // Науч. вестн. НГТУ (24). С [2] Губарев В.В., Альсова О.К. Прогнозирование временных рядов в гидрологических задачах на основе вариативного моделирования // Автометрия Т С [3] Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит, 2003.

ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 2006. 4(46) 61 66 УДК 519.24 ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ А.А. ЯКОВЕНКО Рассматриваются

Подробнее

Автоматизированная система прогнозирования временных рядов

Автоматизированная система прогнозирования временных рядов Автоматизированная система прогнозирования временных рядов (на примере прогноза объема притоков реки) Работа выполнена на кафедре вычислительной техники Новосибирского государственного технического университета

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ГЕОЭКОЛОГИИ

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ГЕОЭКОЛОГИИ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ГЕОЭКОЛОГИИ Учебная программа для специальности 1-33 01 02 Геоэкология Авто-разработчик кандидат физико-математических наук, доцент И.К. Пирштук I. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Дисциплина

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа 3 Парная регрессия Оглавление Парная регрессия... 3 Метод наименьших квадратов (МНК)... 3 Интерпретация уравнения регрессии... 4 Оценка качества построенной

Подробнее

ПРИМЕНЕНИЕ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ОБ ОТКАЗАХ ЛИФТОВ

ПРИМЕНЕНИЕ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ОБ ОТКАЗАХ ЛИФТОВ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 009. (56). 5 3 УДК 658.01.011.56 ПРИМЕНЕНИЕ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ОБ ОТКАЗАХ ЛИФТОВ Ю.А. ШКРЕДОВ, А.В. ГУНЬКО Приведены результаты количественного и качественного

Подробнее

ПАРНАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ

ПАРНАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ ПАРНАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ Парная линейная регрессия регрессионная зависимость между двумя переменными у и х, т е модель вида y a e, где у отклик, х фактор, e - случайная «остаточная» компонента Далее рассмотрим

Подробнее

Д.А. Бураков, И.Н. Гордеев

Д.А. Бураков, И.Н. Гордеев 1 Д.А. Бураков, И.Н. Гордеев РЕЗЛЬТАТЫ ИСПЫТАНИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗА МЕСЯЧНОГО И КВАРТАЛЬНОГО ПРИТОКА ВОДЫ В ВОДОХРАНИЛИЩА САЯНО- ШШЕНСКОЙ И КРАСНОЯРСКОЙ ГЭС НА ВТОРОЙ И ТРЕТИЙ КВАРТАЛЫ База данных гидролого-математической

Подробнее

ОГЛАВЛЕНИЕ. Предисловие Введение... 9

ОГЛАВЛЕНИЕ. Предисловие Введение... 9 ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие... 7 Введение... 9 Три значения термина «статистика»... 9 Анализ данных... 13 Методы анализа данных... 18 Глава 1. Осторожно, среднее значение!... 22 Кейс: Надо ли увольнять сотрудника?...

Подробнее

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю):

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Б..ДВ.. Статистический анализ данных Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Общие сведения. Кафедра Математики и математических методов в экономике.

Подробнее

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ НОВОСИБИРСКИМ ВОДОХРАНИЛИЩЕМ НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИТОКА ВОДЫ К СТВОРУ ГЭС

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ НОВОСИБИРСКИМ ВОДОХРАНИЛИЩЕМ НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИТОКА ВОДЫ К СТВОРУ ГЭС 3148 УДК 627.81; 519.246.8; 004.42 РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ НОВОСИБИРСКИМ ВОДОХРАНИЛИЩЕМ НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИТОКА ВОДЫ К СТВОРУ ГЭС О.К. Альсова Новосибирский государственный технический университет

Подробнее

Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса

Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса Пусть имеются две измеренные случайные величины (СВ) X и Y. В результате проведения n измерений получено n независимых пар. Перед

Подробнее

В.И. Гнатюк, 2014 Глава 4 Параграф Оценка адекватности моделирования

В.И. Гнатюк, 2014 Глава 4 Параграф Оценка адекватности моделирования В.И. Гнатюк, 4 Глава 4 Параграф 4 4.4. Оценка адекватности моделирования Оценка адекватности динамической адаптивной модели электропотребления техноценоза [9,] включает две основные процедуры. Первая заключается

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМА ВВП РОССИИ Эренценова В.А. ECONOMETRIC MODELING AND FORECASTING OF RUSSIAN GDP

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМА ВВП РОССИИ Эренценова В.А. ECONOMETRIC MODELING AND FORECASTING OF RUSSIAN GDP ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМА ВВП РОССИИ Эренценова В.А. Финансовый университет при Правительстве РФ Москва, Россия ECONOMETRIC MODELING AND FORECASTING OF RUSSIAN GDP Erentsenova

Подробнее

Абдиев Б.А. «Эконометрика» Предназначено для студентов специальности: Финансы, вечернее отделение (2 курс 4г.о.) Учебный год:

Абдиев Б.А. «Эконометрика» Предназначено для студентов специальности: Финансы, вечернее отделение (2 курс 4г.о.) Учебный год: Абдиев Б.А. «Эконометрика» Предназначено для студентов специальности: Финансы, вечернее отделение (2 курс 4г.о.) Учебный год: 2015-2016 Текст вопроса 1 Парная регрессия у=а+вх+е представляет собой регрессию

Подробнее

Экзаменационный билет 2

Экзаменационный билет 2 Экзаменационный билет 1 Определение, предмет и методы эконометрики. Взаимосвязь с другими науками. Векторная авторегрессия. X: 6.91 2.56 6.56 4.51 1.75 4.49 7.33 1.24 9.17 10.00 Y: 14.42 6.16 12.02 7.52

Подробнее

1) среднегодовая стоимость основных промышленно-производственных фондов. основного вида деятельности (в сопоставимых ценах 1990 г.

1) среднегодовая стоимость основных промышленно-производственных фондов. основного вида деятельности (в сопоставимых ценах 1990 г. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОНОЗИРОВАНИЕ ДОБЫЧИ ПРИРОДНОО АЗА В ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ (СОКРАЩЕННЫЙ ВАРИАНТ) 1 А.А. Афанасьев (Центральный экономико-математический институт РАН) Тюменская область

Подробнее

Регрессионный анализ стоимости изготовления книг

Регрессионный анализ стоимости изготовления книг Регрессионный анализ стоимости изготовления книг Ю.П. Голинков, А.Г.Шелудченко МГУП Важным инструментом поиска путей совершенствования работы полиграфических предприятий в условиях рыночной экономики являются

Подробнее

Контрольная работа по дисциплине Эконометрика

Контрольная работа по дисциплине Эконометрика Министерство образования Российской Федерации Новосибирский государственный технический университет Кафедра прикладной математики Контрольная работа по дисциплине Эконометрика Выполнил: Студент группы

Подробнее

Использование инструментария математической статистики для прогнозирования инвестиционноинновационного потенциала Республики Башкортостан

Использование инструментария математической статистики для прогнозирования инвестиционноинновационного потенциала Республики Башкортостан Использование инструментария математической статистики... Использование инструментария математической статистики для прогнозирования инвестиционноинновационного потенциала Республики Башкортостан Э.ХАЛИКОВА,

Подробнее

Лекция 24. Регрессионный анализ. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости

Лекция 24. Регрессионный анализ. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости МВДубатовская Теория вероятностей и математическая статистика Лекция 4 Регрессионный анализ Функциональная статистическая и корреляционная зависимости Во многих прикладных (в том числе экономических) задачах

Подробнее

Факультет экономических наук Департамент прикладной экономики

Факультет экономических наук Департамент прикладной экономики Программа дисциплины Эконометрика для направления 38.03.02 Менеджмент подготовки бакалавра Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский

Подробнее

код квалификации- 62

код квалификации- 62 Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сибирская государственная геодезическая

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА Контрольные материалы для специальности по всем формам обучения

ЭКОНОМЕТРИКА Контрольные материалы для специальности по всем формам обучения Министерство образования и науки Российской Федерации ФГБОУ ВПО «Уральский государственный лесотехнический университет» Кафедра Информационных технологий и моделирования Г.Л. Нохрина ЭКОНОМЕТРИКА Контрольные

Подробнее

Т.Ф. ПЕПЕЛЯЕВА, С.В. ИВАНКИНА Пермский государственный технический университет ФИНАНСОВОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

Т.Ф. ПЕПЕЛЯЕВА, С.В. ИВАНКИНА Пермский государственный технический университет ФИНАНСОВОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА УДК 59.37.8 Т.Ф. ПЕПЕЛЯЕВА, С.В. ИВАНКИНА Пермский государственный технический университет ФИНАНСОВОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА Исследована система финансового планирования коммерческого банка.

Подробнее

ОПТИМАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ИНВЕСТИРОВАНИЯ СВОБОДНЫХ ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ В ДРАГОЦЕННЫЕ МЕТАЛЛЫ

ОПТИМАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ИНВЕСТИРОВАНИЯ СВОБОДНЫХ ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ В ДРАГОЦЕННЫЕ МЕТАЛЛЫ (39) 3 УДК 33.7:9. ОПТИМАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ИНВЕСТИРОВАНИЯ СВОБОДНЫХ ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ В ДРАГОЦЕННЫЕ МЕТАЛЛЫ Н. М. ЛЕВДА, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления на предприятии E-mail:

Подробнее

- знакомиться с проблемами использования эконометрики в анализе и прогнозировании социально-экономических

- знакомиться с проблемами использования эконометрики в анализе и прогнозировании социально-экономических 1. Цели и задачи дисциплины Цель освоения дисциплины овладение теоретическими основами построения статистических и динамических моделей экономики, навыками использования эконометрических методов в исследованиях

Подробнее

Методические рекомендации для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине

Методические рекомендации для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Методические рекомендации для самостоятельной работы обучающихся

Подробнее

Среднесрочный прогноз температуры воздуха и результаты его испытания

Среднесрочный прогноз температуры воздуха и результаты его испытания УДК 551.509.313 Среднесрочный прогноз температуры воздуха и результаты его испытания / Васильев П.П., Васильева Е.Л, Горлач И.А. // Информационный сборник 37. 2010. C. 3 15. Излагается усовершенствованная

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа Корреляционный анализ Оглавление Понятие корреляционного и регрессионного анализа... 3 Парный корреляционный анализ. Коэффициент корреляции... 4 Задание

Подробнее

Требования к входным знаниям и умениям студента знание курса теории вероятностей и математической статистики.

Требования к входным знаниям и умениям студента знание курса теории вероятностей и математической статистики. 2 . Цели и задачи дисциплины Целью освоения дисциплины «Эконометрика» - дать целостное представление о системе экономико-математических моделей и месте эконометрических моделей, а также совокупности методов,

Подробнее

Дисциплина «Методы и статистика исследований» 1. Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели.

Дисциплина «Методы и статистика исследований» 1. Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели. НОВЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени Т.РЫСКУЛОВА Научно-педагогическая Магистратура 1курс кафедры Специальности : «6М090200-Таможенное дело», «6М051000-Государственное и местное управление», «6М020200-Международные

Подробнее

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние,

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние, Лекция 0.3. Коэффициент корреляции В эконометрическом исследовании вопрос о наличии или отсутствии зависимости между анализируемыми переменными решается с помощью методов корреляционного анализа. Только

Подробнее

7 Корреляционный и регрессионный анализ

7 Корреляционный и регрессионный анализ 7 Корреляционный и регрессионный анализ. Корреляционный анализ статистических данных.. Регрессионный анализ статистических данных. Статистические связи между переменными можно изучать методами дисперсионного,

Подробнее

Требования к входным знаниям и умениям студента знание курса теории вероятностей и математической статистики.

Требования к входным знаниям и умениям студента знание курса теории вероятностей и математической статистики. 1 1. Цели и задачи дисциплины Целью освоения дисциплины «Эконометрика» - дать целостное представление о системе экономико-математических моделей и месте эконометрических моделей, а также совокупности

Подробнее

600 и До размеру. Итого активов, млн руб. Удельный вес банков в % к

600 и До размеру. Итого активов, млн руб. Удельный вес банков в % к ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Б1.Б.11 Эконометрика Примерные зачетные практические задания Задачи: 1. В лотерее разыгрывается:

Подробнее

УДК Корытова В.Е., студент 4 курс, направление «Менеджмент» Уфимский институт (филиал) ФГБОУ ВО РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г.

УДК Корытова В.Е., студент 4 курс, направление «Менеджмент» Уфимский институт (филиал) ФГБОУ ВО РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. УДК 339.37 Корытова В.Е., студент 4 курс, направление «Менеджмент» Уфимский институт (филиал) ФГБОУ ВО РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Уфа ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ

Подробнее

ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ

ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ухтинский государственный технический университет» (УГТУ) ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ

Подробнее

С2.Б. 3 «Эконометрика» Место дисциплины в структуре ОПОП ВО (основной профессиональной образовательной программы высшего образования)

С2.Б. 3 «Эконометрика» Место дисциплины в структуре ОПОП ВО (основной профессиональной образовательной программы высшего образования) С2.Б. 3 «Эконометрика» Цель дисциплины: Цель дисциплины - формирование комплекса знаний о методологии и методике построения и применения эконометрических моделей для моделирования и прогнозирования развития

Подробнее

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика» ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

Л.А. Филипковская, канд. техн. наук, А.Н. Скачков ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В ЭКСПЕРТНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ.

Л.А. Филипковская, канд. техн. наук, А.Н. Скачков ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В ЭКСПЕРТНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ. 215 УДК 681.3 Л.А. Филипковская, канд. техн. наук, А.Н. Скачков ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В ЭКСПЕРТНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ Введение Эффективность деятельности современных предприятий

Подробнее

Методические рекомендации для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине

Методические рекомендации для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Кафедра «Статистики и экономического анализа» Методические рекомендации

Подробнее

Ключевые слова: эконометрическая модель, текущая ликвидность банка, эффективная деятельность банка, эффективное управление, оценка ликвидности.

Ключевые слова: эконометрическая модель, текущая ликвидность банка, эффективная деятельность банка, эффективное управление, оценка ликвидности. Исследование динамики текущей ликвидности банка О.Ю. Худякова, М.Ш. Уракчеев В работе с использованием эконометрического инструментария построены модели текущей ликвидности банка в зависимости от нескольких

Подробнее

АННОТАЦИИ ДИСЦИПЛИН УЧЕБНОГО ПЛАНА по направлению «Менеджмент» (бакалавриат) Б2. Математический и естественнонаучный цикл

АННОТАЦИИ ДИСЦИПЛИН УЧЕБНОГО ПЛАНА по направлению «Менеджмент» (бакалавриат) Б2. Математический и естественнонаучный цикл АННОТАЦИИ ДИСЦИПЛИН УЧЕБНОГО ПЛАНА по направлению 080200.62 «Менеджмент» (бакалавриат) Б2. Математический и естественнонаучный цикл Б2.В Вариативная часть Б2.В.ОД.1 Эконометрика (составитель аннотации

Подробнее

5. ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. МЕТОДЫ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ

5. ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. МЕТОДЫ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ 5. ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. МЕТОДЫ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ Основные понятия темы Формальная экстраполяция, прогнозная экстраполяция, моделирование, экономико-математические методы,

Подробнее

АНАЛИЗ ДВУХ ПОДХОДОВ К МОДЕЛИРОВАНИЮ ОБЪЁМОВ ПРОДАЖ МАРГАРИНА. финансовый директор ОАО «Самарский жиркомбинат»

АНАЛИЗ ДВУХ ПОДХОДОВ К МОДЕЛИРОВАНИЮ ОБЪЁМОВ ПРОДАЖ МАРГАРИНА. финансовый директор ОАО «Самарский жиркомбинат» УДК 330 АНАЛИЗ ДВУХ ПОДХОДОВ К МОДЕЛИРОВАНИЮ ОБЪЁМОВ ПРОДАЖ МАРГАРИНА 2011 С. В. Мясников 1, А. В. Седельников 2, Е. С. Хнырева 3 1 канд. техн. наук, финансовый директор ОАО «Самарский жиркомбинат» 2 канд.

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Б3.Б.3 ЭКОНОМЕТРИКА. 1. Шифр и наименование направления подготовки / специальности:

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Б3.Б.3 ЭКОНОМЕТРИКА. 1. Шифр и наименование направления подготовки / специальности: МИНОБРНАУКИ РОССИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» БОРИСОГЛЕБСКИЙ ФИЛИАЛ (БФ ФГБОУ ВПО «ВГУ»)

Подробнее

Аддитивная модель прогноза потребления. с учетом сезонных колебаний. В. И. Дьяченко, Д. И. Сощенко, М. В. Игнатьев, ОАО «БМЗ»

Аддитивная модель прогноза потребления. с учетом сезонных колебаний. В. И. Дьяченко, Д. И. Сощенко, М. В. Игнатьев, ОАО «БМЗ» 1 (64), 2012/ 33 The offered and realized additive model of calculation of specific norm of consumption of scrap metal at arc electric steel-smelting furnaces has allowed to reduce considerably the error

Подробнее

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика» ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

3. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Постановка задачи регрессионного анализа

3. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Постановка задачи регрессионного анализа 55 3 РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ 3 Постановка задачи регрессионного анализа Экономические показатели функционирования предприятия (отрасли хозяйства) как правило представляются таблицами статистических данных:

Подробнее

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ УДК 621.31:51 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ Валь П.В., Соловьев Е.С. Научный руководитель профессор Попов

Подробнее

1. Общий анализ временного ряда. Доходы населения

1. Общий анализ временного ряда. Доходы населения 1. Общий анализ временного ряда. 1.1. Проверка гипотезы о случайности временного ряда. График временного ряда изучаемого показателя «Среднедушевые денежные доходы» изображен на рис. «Доходы населения».

Подробнее

Таблица 1. Среднедневная зарплата, руб., у. региона

Таблица 1. Среднедневная зарплата, руб., у. региона В таблице 7 приведены данные по территориям региона за 199Х год. Число k рассчитывается по формуле k = 100 + 10i + j, где i, j две последние цифры зачетной книжки соответственно. (i = 1, j = 6) Требуется:

Подробнее

КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДОХОДОВ БЮДЖЕТА

КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДОХОДОВ БЮДЖЕТА КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДОХОДОВ БЮДЖЕТА (на основании налога на прибыль организаций, НДФЛ и единого социального налога) Берберов А.Б, Дибиров Х.М Москва, Россия. CORRELATION AND REGRESSION ANALYSIS

Подробнее

1. Общая информация о дисциплине 1.1. Название дисциплины: Эконометрика Трудоёмкость дисциплины по учебному плану заочной формы обучения,

1. Общая информация о дисциплине 1.1. Название дисциплины: Эконометрика Трудоёмкость дисциплины по учебному плану заочной формы обучения, 1. Общая информация о дисциплине 1.1. Название дисциплины: Эконометрика 1.2.1. Трудоёмкость дисциплины по учебному плану очной формы обучения (профиль Экономика предприятий и организаций): 144 часа (4

Подробнее

МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ РИСКА ОБЪЕМА ПРОИЗВОДСТВА ГИДРОЭЛЕКТРОСТАНЦИИ

МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ РИСКА ОБЪЕМА ПРОИЗВОДСТВА ГИДРОЭЛЕКТРОСТАНЦИИ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. - 2005. - 3. - 1-4 УДК 621.311.22. МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ РИСКА ОБЪЕМА ПРОИЗВОДСТВА ГИДРОЭЛЕКТРОСТАНЦИИ Ю.В. ДРОНОВА Выработка гидроэлектростанции определяется наличием водного ресурса

Подробнее

Лекция 9. Введение в регрессионный анализ

Лекция 9. Введение в регрессионный анализ Лекция 9. Введение в регрессионный анализ Изучение корреляционных зависимостей основывается на исследовании таких связей между переменными, при которых значения одной переменной, ее можно принять за зависимую

Подробнее

8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ "ЭКОНОМЕТРИКА"

8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ ЭКОНОМЕТРИКА 8. ПРИМЕРНЫЕ ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЭКЗАМЕНУ (ЗАЧЕТУ) ПО ДИСЦИПЛИНЕ "ЭКОНОМЕТРИКА" 1. Какие типы экспериментальных данных используются в эконометрических моделях.. Сформулируйте основные этапы эконометрического

Подробнее

Молодежная научная конференция «Все грани математики и механики» (24 30 апреля 2015 г.)

Молодежная научная конференция «Все грани математики и механики» (24 30 апреля 2015 г.) МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Механико-математический факультет Молодежная научная конференция «Все грани математики

Подробнее

Регрессионный анализ. Кольцов С.Н

Регрессионный анализ. Кольцов С.Н Регрессионный анализ. Кольцов С.Н Примеры применение регрессионного анализ.. Моделирование числа поступивших в университет для лучшего понимания факторов, удерживающих детей в том же учебном заведении.

Подробнее

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ ОРГАНИЗАЦИИ

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ ОРГАНИЗАЦИИ УДК 331.108 Н.В. Парушина, Н.А. Сучкова, С.В. Деминова ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ ОРГАНИЗАЦИИ В статье рассмотрены теоретические и практические

Подробнее

Методика прогнозирования графиков электропотребления для технологий краткосрочного планирования

Методика прогнозирования графиков электропотребления для технологий краткосрочного планирования "УТВЕРЖДАЮ" Заместитель Председателя Правления ОАО "СО ЦДУ ЕЭС" Н.Г. Шульгинов 4 декабря 2007 г. Методика прогнозирования графиков электропотребления для технологий краткосрочного планирования 2007 Содержание.

Подробнее

найти средние и частные коэффициенты эластичности.

найти средние и частные коэффициенты эластичности. Имеются выборочные данные (табл. 9) показателей «Объем продукции» (х, тыс. штук) и «Единичные издержки» (, тыс. руб). Таблица 9 наблюдения Единичные издержки Объем продукции наблюдения Единичные издержки

Подробнее

К оценке продолжительности сезонов года в Санкт-Петербурге

К оценке продолжительности сезонов года в Санкт-Петербурге 252 Глобальный экологический кризис: мифы и реальность УДК 551.58 ББК 26.237 К оценке продолжительности сезонов года в Санкт-Петербурге В.Н. Малинин, Д.А. Гурьянов Рассматривается изменчивость климатических

Подробнее

Вариант 5.5. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении 2005 г., лет, Х 1. человеческого развития, Y. Х 1 прогн = 73, Х 2 прогн =3300, = 0,05.

Вариант 5.5. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении 2005 г., лет, Х 1. человеческого развития, Y. Х 1 прогн = 73, Х 2 прогн =3300, = 0,05. Задача 5. Имеются данные по странам за 005 год. Построить регрессионную модель: Y= 0 + Х + Х +. Задание.. По МНК оценить коэффициенты линейной регрессии i, i= 0,,.. Оценить статистическую значимость найденных

Подробнее

Проблема мультиколлинеарности в регрессионных моделях

Проблема мультиколлинеарности в регрессионных моделях Проблема мультиколлинеарности в регрессионных моделях ПОНЯТИЕ МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТИ Одно из условий возможности применения МНК матрица коэффициентов системы уравнений наблюдений X должна иметь полный ранг,

Подробнее

«Эконометрика и экономико-математические методы и модели Примеры вариантов

«Эконометрика и экономико-математические методы и модели Примеры вариантов БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Зимняя экзаменационная сессия Дисциплина «Эконометрика и экономико-математические методы и модели» Примеры вариантов Экзамен состоит из 5 заданий. Каждое задание

Подробнее

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине: «Эконометрика» на тему: «Анализ и прогнозирование временного ряда» Вариант 12

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине: «Эконометрика» на тему: «Анализ и прогнозирование временного ряда» Вариант 12 Ф Е ДЕРАЛЬН О Е ГОСУДАРСТВЕ Н НОЕ БЮ ДЖЕТНОЕ О БРАЗОВАТЕЛ ЬНОЕ У ЧРЕЖ Д ЕНИЕ ВЫСШЕГ О П Р ОФ ЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВА Н ИЯ «МОСК ОВСКИЙ ГОСУД А РСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ П УТЕЙ С ООБЩЕНИЯ» Институт экономики

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА. 1. Предпосылки метода наименьших квадратов.

ЭКОНОМЕТРИКА. 1. Предпосылки метода наименьших квадратов. Лекция 5 ЭКОНОМЕТРИКА 5 Проверка качества уравнения регрессии Предпосылки метода наименьших квадратов Рассмотрим модель парной линейной регрессии X 5 Пусть на основе выборки из n наблюдений оценивается

Подробнее

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю)

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю) Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю) Общие сведения 1. Кафедра Математики, физики и информационных технологий 2. Направление подготовки 01.03.02

Подробнее

Линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации

Линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации Лекция 10. Методы измерения тесноты парной корреляционной связи. Часть 1 Признаки могут быть представлены в количественных, порядковых и номинальных шкалах. В зависимости от того, по какой шкале представлены

Подробнее

, при уровнях значимости = 0, 05

, при уровнях значимости = 0, 05 Задача скачана с сайта wwwqacademru Задача Имеется информация за лет относительно среднего дохода X и среднего потребления Y (млн руб): Годы 9 9 9 93 94 95 96 97 98 99 X,5,6,3 3,7 4,5 6, 7,3 8,7,,8 Y 8,5,3

Подробнее

Методика расчета энергетического эффекта от изменения температуры наружного или внутреннего воздуха

Методика расчета энергетического эффекта от изменения температуры наружного или внутреннего воздуха Общие вопросы Научно-технический УДК 97.13 Д.В. КРАЙНОВ, инженер (dmitriy.kraynov@gmail.com) Р.А. САДЫКОВ, д-р техн. наук, Казанский государственный архитектурно-строительный университет Методика расчета

Подробнее

АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ОТНОШЕНИЙ 1

АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ОТНОШЕНИЙ 1 УДК 519.33.5 М. А. НОВОЖИЛОВ Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого Санкт-Петербург АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ОТНОШЕНИЙ 1 В данной работе сформулирована

Подробнее

α, β - неизвестные параметры.

α, β - неизвестные параметры. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ФОРМЫ СВЯЗИ МЕЖДУ РЕЗУЛЬТИРУЮЩИМ (У) И ОБЪЯСНЯЮЩИМ (Х) ФАКТОРАМИ И РАСЧЕТ ПАРАМЕТРОВ УРАВНЕНИЯ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ Задачу определения парной регрессии можно сформулировать следующим образом: по

Подробнее

Множественный корреляционно-регрессионный анализ

Множественный корреляционно-регрессионный анализ Лабораторные занятия 5, 6 Множественный корреляционно-регрессионный анализ Работа описана в методическом пособии «Эконометрика. Дополнительные материалы» Иркутск: ИрГУПС, 04. Время на выполнение и защиту

Подробнее

4 1 (2,3,4,6,7, 8,9) частот нормального распределения. 4, 5 Тема 5: Моделирование законов распределения в статистико-

4 1 (2,3,4,6,7, 8,9) частот нормального распределения. 4, 5 Тема 5: Моделирование законов распределения в статистико- Перечень, содержание и трудоемкость практических занятий Наименование практических занятий Количество часов Литерараздела очн. заоч. тура 2 Тема 1: Построение вариационного 4 (1,2,3,4,5) ряда. Графическое

Подробнее

Заведующий кафедрой, доктор физ.-мат. наук, профессор Малафеев О. А. Научный руководитель, доктор физ.-мат. наук, профессор Потапов Д. К.

Заведующий кафедрой, доктор физ.-мат. наук, профессор Малафеев О. А. Научный руководитель, доктор физ.-мат. наук, профессор Потапов Д. К. САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ КАФЕДРА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ Горбунова Мария Николаевна Выпускная

Подробнее

Методические указания к выполнению курсовой работы на тему «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности

Методические указания к выполнению курсовой работы на тему «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности Методические указания к выполнению курсовой работы на тему «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий» Москва, 201 Введение Курсовая работа «Комплексный

Подробнее

УДК 004: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭКОЛОГО-СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА РЕГИОНОВ НА ОСНОВЕ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ

УДК 004: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭКОЛОГО-СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА РЕГИОНОВ НА ОСНОВЕ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ УДК 004:519.237.5 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭКОЛОГО-СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА РЕГИОНОВ НА ОСНОВЕ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ Десятникова А.С., Сарычева Л.В. ГВУЗ "Национальный горный университет",

Подробнее

СОЦИАЛЬНАЯ СФЕРА. Региональная экономика:

СОЦИАЛЬНАЯ СФЕРА. Региональная экономика: СОЦИАЛЬНАЯ СФЕРА УДК 314 методика прогнозирования численности получателей трудовых пенсий в регионе с. с. михайлова, кандидат экономических наук, доцент кафедры макроэкономики, экономической информатики

Подробнее

Электронная библиотека БГЭУ

Электронная библиотека БГЭУ Тема 1: Множественная линейная регрессия. Метод главных компонент Задача 1. Известная информация по некоторым экономическим показателям за 2001 год по ряду регионов России. Субъекты РФ y x 1 x 2 x 3 x

Подробнее

Аннотация к программе по дисциплине «Статистика» по направлению «Экономика», профиль Мировая экономика. квалификация - бакалавр

Аннотация к программе по дисциплине «Статистика» по направлению «Экономика», профиль Мировая экономика. квалификация - бакалавр Аннотация к программе по дисциплине «Статистика» по направлению 38.03.01 «Экономика», профиль Мировая экономика квалификация - бакалавр 1. ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ)

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕЗОННОСТИ НА ОСНОВЕ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ С ФИКТИВНЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕЗОННОСТИ НА ОСНОВЕ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ С ФИКТИВНЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕЗОННОСТИ НА ОСНОВЕ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ С ФИКТИВНЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ Цыпина Ю.С., Цыпин А.П. Оренбургский филиал ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г.В. Плеханова», ФГБОУ ВПО «Оренбургский

Подробнее

Коррекция гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов

Коррекция гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина Коррекция гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов Иткина Анна Яковлевна, ст. преподаватель кафедры ЭНиГП Список лекций Метод наименьших квадратов

Подробнее

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСПЕШНОСТИ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ В ВУЗЕ НА ОСНОВАНИИ ДАННЫХ ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСПЕШНОСТИ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ В ВУЗЕ НА ОСНОВАНИИ ДАННЫХ ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УСПЕШНОСТИ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ В ВУЗЕ НА ОСНОВАНИИ ДАННЫХ ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ В. И. Ляликова, Г. А. Хацкевич Гродненский государственный университете имени Янки Купалы Гродно, Беларусь

Подробнее

И.П.МОСКАЛЕНКО, М.А.СЕВОДИН Пермский государственный технический университет О ПОСТРОЕНИИ ОБОБЩЕННОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ФИНАНСОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ

И.П.МОСКАЛЕНКО, М.А.СЕВОДИН Пермский государственный технический университет О ПОСТРОЕНИИ ОБОБЩЕННОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ФИНАНСОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ УДК 658.512 И.П.МОСКАЛЕНКО, М.А.СЕВОДИН Пермский государственный технический университет О ПОСТРОЕНИИ ОБОБЩЕННОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ФИНАНСОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ Исследован общий порядок построения обобщенного

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ. Кафедра экономико-математического моделирования

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ. Кафедра экономико-математического моделирования ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Вологодский государственный технический университет Кафедра экономико-математического моделирования УТВЕРЖДАЮ Проректор по учебной работе Пахолков Н.А. «27» июня 2006

Подробнее

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЙ НА ИЗНАШИВАНИЕ

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЙ НА ИЗНАШИВАНИЕ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА «СОПРОТИВЛЕНИЕ МАТЕРИАЛОВ» СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЙ НА ИЗНАШИВАНИЕ Методические

Подробнее

Регион Доля расходов на покупку продовольственных товаров в общих расходах, % (y)

Регион Доля расходов на покупку продовольственных товаров в общих расходах, % (y) Задача 3 По семи территориям Уральского экономического района за 99Х г Известны значения двух признаков (см табл 4) показателей «Среднедневная заработная плата одного работающего» (х, руб) и «Доля расходов

Подробнее

Реализация алгоритма построения статистической модели объекта по методу Брандона. Постановка задачи

Реализация алгоритма построения статистической модели объекта по методу Брандона. Постановка задачи Голубев ВО Литвинова ТЕ Реализация алгоритма построения статистической модели объекта по методу Брандона Постановка задачи Статистические модели создают на основании имеющихся экспериментальных данных

Подробнее

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине: «Эконометрика» на тему: «Анализ и прогнозирование временного ряда» Вариант 22

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине: «Эконометрика» на тему: «Анализ и прогнозирование временного ряда» Вариант 22 Ф Е ДЕРАЛЬН О Е ГОСУДАРСТВЕ Н НОЕ БЮ ДЖЕТНОЕ О БРАЗОВАТЕЛ ЬНОЕ У ЧРЕЖ Д ЕНИЕ ВЫСШЕГ О П Р ОФ ЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВА Н ИЯ «МОСК ОВСКИЙ ГОСУД А РСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ П УТЕЙ С ООБЩЕНИЯ» Институт экономики

Подробнее

Задания для выполнения индивидуальной работы по дисциплине «Эконометрика»

Задания для выполнения индивидуальной работы по дисциплине «Эконометрика» ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ КАЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ФИНАНСОВО ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ Кафедра статистики и эконометрики Задания для выполнения индивидуальной работы по дисциплине «Эконометрика»

Подробнее

Банковский сектор 22 (160) 2013

Банковский сектор 22 (160) 2013 22 (16) 213 УДК 336.717 ОЦЕНКА РАЗВИТИЯ ПЛАТЕЖНЫХ УСЛУГ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БАНКОВСКИХ КАРТ В РОССИЙСКИХ РЕГИОНАХ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА В. М. ЗАЕРНЮК, кандидат экономических наук,

Подробнее

Молодежная научная конференция «Все грани математики и механики» (24 30 апреля 2015 г.)

Молодежная научная конференция «Все грани математики и механики» (24 30 апреля 2015 г.) МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Механико-математический факультет Молодежная научная конференция «Все грани математики

Подробнее

Рисунок 1 График прироста площади пожара t. S, S - соответственно, площади пожара в момент начала

Рисунок 1 График прироста площади пожара t. S, S - соответственно, площади пожара в момент начала ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАСПРОСТАНЕНИЯ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ ПО ДАННЫМ ИСДМ-РОСЛЕСХОЗ Коморовский В.С. Сибирский государственный технологический университет Красноярск, Россия Наличие достоверного

Подробнее

Оценка обмена вод на Камском водохранилище А.Б. Китаев, А.В. Рочев

Оценка обмена вод на Камском водохранилище А.Б. Китаев, А.В. Рочев Оценка обмена вод на Камском водохранилище А.Б. Китаев, А.В. Рочев Пространственно-временные изменения водообновления на морфометрических участках исследуемого водоема оценены по выражению, предложенному

Подробнее