Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


Воспользуйтесь формой поиска по сайту, чтобы найти реферат, курсовую или дипломную работу по вашей теме.

Поиск материалов

Прогнозирование цены на комьютер Pentium 166 на 19 декабря 1997 года

Информатика и вычислительная техника

Удаление тренда различными способами используемые программой Statistika версии 4. 3

Я работала в программе Statistica 4. 3 которая позволяет удалить тренд, исходя из ниже предложенных графиков можно увидеть различные способы для его удаления. Но эти способы не явились более подходящими, и поэтому представлены для анализа проделанной курсовой работе.

На этом графике использовался метод Trend subtract

(x=x- (a+b*t)), где а= 6. 606, b = -0. 52.

Тренд в данном случае неудалился, так как сам тренд не линейный.

Сделав вывод, что тренд не линейный, я проделала попытку удалить тренд в Nonlinear Estimatoin получила следущее:

Model: PENTIUM = b1+b2/t+b3/t**2

N=62

Dep. var: PENTIUM loss (OBS - PRED) **2

FINAL loss: 31. 852464424 R=. 67433

variance explained: 45. 473%

b1

b2

b3

Estimate

4. 34597

11. 85681

-10. 0804

График удаления тренда не линейным способом:

Выше описанным способом тренд тоже не удалился.

Модель Holt (? =0. 300, ?=0. 800)

Примером адаптивной модели предназначенной для прогнозирования сезонных процессов, является модель Хольта. Эта модель предполагает мультипликативное объединение линейного тренда и сезонные составляющие во временном ряду.

Модель Хольта при ? = 0. 300

Exp. smoothing: SO=6. 534 TO = 0. 49

TIME

SERIES

Summury of error

Lin. trend; no season;

Alpha= 0. 300 Gamma=0. 1

PENTIUM

Error

Mean error

. 00731672825436

Mean absolute error

. 13134104302219

Sums of squares

1. 96424677027454

Mean squares

. 03168139952056

Mean percentage error

. 26328877539247

Mean abs. pers.

3. 01698849598955

График по Хольту с ? = 0. 300

Exp. smoothing: SO=6. 534 TO = 0. 49

CASE

SMOOTHED SERIES

16. 12. 97

3. 379367

17. 12. 97

3. 343613

18. 12. 97

3. 307860

19. 12. 97

3. 272107

Модель Хольта при ? = 0. 800

Exp. smoothing: SO=6. 534 TO = 0. 49

TIME

SERIES

Summury of error

Lin. trend; no season;

Alpha= 0. 800 Gamma=0. 1

PENTIUM

Error

Mean error

. 00315177373958

Mean absolute error

. 05706002635321

Sums of squares

. 48259413419920

Mean squares

. 00778377635805

Mean percentage error

. 12944834490985

Mean abs. pers.

1. 26337346085392

График по Хольту с ? = 0. 800

Exp. smoothing: SO=6. 534 TO = 0. 49

CASE

SMOOTHED SERIES

16. 12. 97

3. 457111

17. 12. 97

3. 423383

18. 12. 97

3. 398655

19. 12. 97

3. 355927

Модель Winters (? =0. 300, ?=0. 800)

Модель Уйнтерса при ? = 0. 300

Exp. smoothing: Multipl. season (12) SO=6. 433 TO = 0. 52

TIME

SERIES

Summury of error

Lin. trend; no season; Alpha= 0. 300 Delta=. 100; Gamma=0. 1

PENTIUM

Error

Mean error

. 00850967552279

Mean absolute error

. 13196744584935

Sums of squares

2. 02519074270767

Mean squares

. 03266436817876

Mean percentage error

. 27239869561423

Mean abs. pers.

3. 02001823889308

График по Уинтерсу с ? = 0. 300

Exp. smoothing: Multipl. season (12) SO=6. 433 TO = 0. 52

CASE

SMOOTHED SERIES

16. 12. 97

3. 373012

17. 12. 97

3. 337162

18. 12. 97

3. 309019

19. 12. 97

3. 283079

Модель Уйнтерса при ? = 0. 800

Exp. smoothing: Multipl. season (12) SO=6. 433 TO = 0. 52

TIME

SERIES

Summury of error

Lin. trend; no season; Alpha= 0. 800 Delta=. 100; Gamma=0. 1

PENTIUM

Error

Mean error

. 00387269483310

Mean absolute error

. 06040575200437

Sums of squares

. 54276104822497

Mean squares

. 00875421046649

Mean percentage error

. 14058659957529

Mean abs. pers.

1. 32624409579650

График по Уинтерсу с ? = 0. 800

Exp. smoothing: Multipl. season (12) SO=6. 433 TO = 0. 52

CASE

SMOOTHED SERIES

16. 12. 97

3. 453841

17. 12. 97

3. 429777

18. 12. 97

3. 407928

19. 12. 97

3. 380729

Модель Брауна (? =0. 300, ?=0. 800)

Модель Брауна может отображать развитие не только в виде линейной тенденции, нои в виде случайного процесса, не имеющего тенденции, а также ввиде изиеняющейся параболической тенденции.

Модель Брауна при ? = 0. 300

Exp. smoothing: SO=4. 982

TIME

SERIES

Summury of error

Lin. trend; no season;

Alpha= 0. 300

PENTIUM

Error

Mean error

-. 0780414476807

Mean absolute error

. 1978141110028

Sums of squares

6. 8610393089365

Mean squares

. 1106619243377

Mean percentage error

-2. 2104491142263

Mean abs. pers.

4. 0726990990745

График по Брауну с ? = 0. 300

Exp. smoothing: SO=4. 982

CASE

SMOOTHED SERIES

16. 12. 97

3. 530736

17. 12. 97

3. 530736

18. 12. 97

3. 530736

19. 12. 97

3. 530736

Модель Брауна при ? = 0. 800

Exp. smoothing: SO=4. 982

TIME

SERIES

Summury of error

Lin. trend; no season;

Alpha= 0. 300

PENTIUM

Error

Mean error

-. 0298811251614

Mean absolute error

. 08804695430620

Sums of squares

3. 1058602054085

Mean squares

. 05009465809765

Mean percentage error

-. 90807550618029

Mean abs. pers.

1. 70449937474829

График по Брауну с ? = 0. 800

Exp. smoothing: SO=4. 982

CASE

SMOOTHED SERIES

16. 12. 97

3. 500203

17. 12. 97

3. 500203

18. 12. 97

3. 500203

19. 12. 97

3. 500203

Прогнозирование по вышеуказанным моделям получается не совсем стабильным.

Регрессионная модель

В экономической деятельности очень часто требуется не только получать прогнозные оценки исследуемого показателя, но и количественно охарактеризовать степень влияния на него других факторов.

Рассматривая зависимость цены на компьютер Pentium166 и инфляции я получаю:

REGRESSION SUMMARY for Dependent Variable: PENTIUM

R=. 68998993 RI=. 47608611 Abjusted RI=. 45593557 F (1, 26) =23. 626 p<. std. err of estimate>N = 28

BETA

St. Err. of BETA

B

St. Err. of B

t (26)

p-level

Intercpt

6. 701069

. 537806

12. 46001

. 000000

Inf

-6. 89990

1. 41953

-. 345470

. 071074

-4. 86071

. 000049


Описание предмета: «Информатика и вычислительная техника»

Бурное развитие вычислительной техники привело к внедрению информационных технологий во все сферы деятельности, творчества, досуга и быта человека. Обеспечить соответствующий уровень знаний и умений - цель и задача предмета «Информатика и Вычислительная Техника» (ИВТ).

В школе курс ИВТ направлен на общее знакомство учащихся с персональным компьютером и его возможностями, на формирование представлений об информационной картине мира, то есть предмет нацелен на овладение каждым школьником пользовательскими навыками работы с ПЭВМ и началами алгоритмизации.

Учащиеся знакомятся со следующими информационными технологиями: - оформление текстов с использованием ПЭВМ; - использование языков программирования ПЭВМ; - электронные таблицы; - базы данных; - издательские системы; - системы автоматизации трудовой деятельности.

Первой (и основной) информационной технологией является технология оформления текстовых документов.

Bспользуются все основные технологические приемы работы с текстом: - ввод текста; - редактирование текста; - форматирование текста; - шрифтовая стилизация текста; - псевдографика для прорисовки кроссворда; - графические вставки, если графику поддерживают используемые текстовые редакторы.

Eчащиеся знакомятся с технологией программирования на языке высокого уровня.

Eчащиеся знакомятся с электронными таблицами, базами данных и другими информационными технологиями, предназначенными для автоматизации трудовой деятельности человека.

Роль курса информатики в качестве инструментального средства поддержки учебной и научной деятельности учащихся, а также в качестве организационного и методического средства межпредметной интеграции знаний и умений учащихся может быть исключительно высока при сбалансированной нагрузке и расписании.

Литература

  1. Н.Д. Кочетова. Налог на прибыль в 2002 году. – М.: Бератор-Пресс, 2002. – 144 с.
  2. Давид Рикардо. Начала политической экономии и налогового обложения. Избранное. – М.: Эксмо, 2007. – 960 с.
  3. М.А. Шишов, А.И. Ткачев, М.Ф. Черкасов, И.И. Бабич. Больничный лист. Листок нетрудоспособности. Правовые аспекты и комментарии. Сборник официальных документов по состоянию на 1 мая 2007 года. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2007. – 288 с.
  4. Ирина Колпакова. Политика цен на энергосырьевые ресурсы в современной России. – СПб.: Алетейя, 2011. – 168 с.
  5. Ирина Колпакова. Политика цен на энергосырьевые ресурсы в современной России. – СПб.: Алетейя, 2011. – 168 с.
  6. Сборник законов Российской Федерации. Книга 1. С изменениями и дополнениями на 1 января 2000 года. – М.: АСТ, 2000. – 624 с.
  7. Сборник законов Российской Федерации. Книга 2. С изменениями и дополнениями на 1 января 2000 года. – М.: АСТ, 2000. – 560 с.
  8. Уголовно-исполнительный кодекс Российской Федерации. По состоянию на 25 декабря 2009 года. Комментарий последних изменений. – М.: Юрайт, 2009. – 96 с.
  9. Уголовный кодекс Республики Молдова. – М.: Юридический центр, 2003. – 448 с.
  10. В.В. Бушуев, А.А. Конопляник, Я.М. Миркин. Цены на нефть: анализ, тенденции, прогноз. – М.: Энергия, 2013. – 344 с.
  11. А.С. Макаренко. Педагогические поэмы. "Флаги на башнях", "Марш 30 года", "ФД-1". – М.: ИТРК, 2013. – 656 с.
  12. Алексей Анатольевич Джусов. Инвестирование в акции на международных фондовых рынках. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 328 с.
  13. Теория и практика прогнозирования цен на энергоресурсы. – М.: Инфра-М, 2016. – 340 с.
  14. Календарь 2018 (на скрепке). Grumpy Cat. От самой сердитой кошки в мире. – М.: Эксмо, 2017. – 28 с.
  15. Б.А. Давыдов, В.Ф. Поминов. Управлять ценой на нефть?!. – М.: РосНОУ, 2017. – 296 с.
  16. Все о ЖКХ на 1 июня 2018 года. – М.: АСТ, 2018. – 224 с.
  17. М.М.Глейзер. История Советских Монет 1921-1991 (с актуальными ценами на 2018 год). – М.: Нумизмания, 2018. – 120 с.


Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Топливно-энергетический комплекс России и проблемы регулирования его деятельности.
Экономика
Диплом
100 стр.
Прогнозирование спроса на трудовые ресурсы и регулирование занятости в субъекте федерации на примере г Москвы
Экономика труда
Диплом
80 стр.
Валютное регулирование и валютный контроль: мировой опыт и практика в РФ
Государственное и муниципальное управление
Диплом
107 стр.
Прогнозирование спроса на трудовые ресурсы
Управление персоналом
Диплом
152 стр.



Задайте свой вопрос по вашей проблеме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.

Внимание!

Банк рефератов, курсовых и дипломных работ содержит тексты, предназначенные только для ознакомления. Если Вы хотите каким-либо образом использовать указанные материалы, Вам следует обратиться к автору работы. Администрация сайта комментариев к работам, размещенным в банке рефератов, и разрешения на использование текстов целиком или каких-либо их частей не дает.

Мы не являемся авторами данных текстов, не пользуемся ими в своей деятельности и не продаем данные материалы за деньги. Мы принимаем претензии от авторов, чьи работы были добавлены в наш банк рефератов посетителями сайта без указания авторства текстов, и удаляем данные материалы по первому требованию.

Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Elina
Это Лина из Израиля, я Вам в августе месяце заказывала консультацию по экономике и хочу сказать Вам большое спасибо. Я защитилась и получила диплом после вашего сопровождения!