Същността на методите за екстраполация - studopediya

Екстраполация - метод за научни изследвания, която се основава на разпространението на минали и настоящи тенденции, закони, връзки за бъдещото развитие на обекта прогноза. методи за екстраполация са най-често срещаните в официалната група. Целта на методи за екстраполация - да покаже на някои от бъдещето може да достигне обекта, ако нейното развитие ще се извършва със същата скорост или ускорение, както в миналото. методи за екстраполация са достатъчно широко използвани в практиката, тъй като те са прости, евтини, и не е необходимо да се изчисли с голяма статистическа база. Използването на екстраполация предполага две предположения: а) основните фактори на последните тенденции продължават да се проявяват и в бъдеще; б) изучава явлението се развива в гладка пътека, която може да бъде изразена, описан математически. Горните предположения в повечето случаи са характерни за икономическите процеси.







Какво да правим, ако условията на формиране на тенденция (тенденция - тенденция, която дефинира цялостната насока) се променили? В този случай се приема, използването на такъв изкуствен приемната като корекция тенденция. Отрежете редица показатели, които са били образувани остарели фактори, но трябва да се внимава (можете да използвате сравнителния анализ) за разделяне на стари и нови тенденции.

Прогнозата трябва да има висока точност на грешката при прогноза е по-малката, толкова по-малък период (време) присвояване и по-голям е прогнозата база.

Период (план) предварително изкупуване - е периодът, за който се разработва прогнозата. База прогноза - тази статистическа информация за определен брой години, на които разчитаме в изграждането на селища. Терминът задаващия трябва да бъде най-малко 1/3 от прогнозния база.

С помощта на прогнози методи за екстраполация не могат да се считат за последния етап от предсказанието, защото полученият резултат трябва да бъдат оценени с помощта на експерти и, ако е необходимо, се коригира, ако икономическите, политически и други условия в страната (град) се различават.

Процедура за екстраполация - това е чисто механична техника, следователно от голямо значение тук е изчисляването на доверителния интервал, т.е. отклонение гама получава прогностична оценка. Интервалът на доверието се изчислява по два начина: формални и неформални. Официално основава на използването на специални математически формули, и неформално - за използването на експертни оценки, изводи.







В пълзяща средна метод дава възможност да се приведе в съответствие времевия ред въз основа на средните нейните характеристики. Чрез екстраполация на базата на средно ниво на редица използване на принципа, по който прогнозира нивото приема като равна на средната стойност на няколко нива в миналото.

Този метод дава оценка на предсказуем точка и по-ефективно се използва за краткосрочно прогнозиране. Предимството на този метод е, че той е лесен за използване и не изисква широка информационна база данни.

експоненциално изглаждане метод дава възможност да се определят тенденциите в сила към момента на последното проследяване, и ви позволява да изчислите параметрите на модела, описващи тенденцията, която се очертава в края на референтния период. Този метод се адаптира към променящите се условия в течение на времето, а не просто да екстраполира сегашната зависимост в бъдеще.

Методът на експоненциално изглаждане е най-ефективно за развитието на краткосрочни и средносрочни прогнози. Основното му предимство е простотата на изчисление и като се има предвид мащаба на първоначалната информация, т.е.. Е., Нови данни или данни за последните периоди са по-голяма тежест, отколкото данните от по-далечни епохи.

При използване на този метод да се предскаже повдига следните проблеми: а) избиране на стойност на параметъра за изглаждане; б) определяне на първоначалната стойност на експоненциално средно претеглената стойност.

Метод на най-малките квадрати на базата на определянето на параметрите на модела, които намаляват количеството на стандартното отклонение между наблюдаваните и изчислените стойности. Модел, който описва тенденцията във всеки отделен случай се избира в съответствие с различни статистически критерии. На практика най-широко използваните функции като линейна, квадратна, експоненциална, експоненциална, експоненциално.

Предимствата на метода на най-малките квадрати се крият в това, че е лесен за използване и се изпълнява на компютър. Недостатъци на метода включва твърда фиксация на модела на тенденция, кратък период на предпочтително изкупуване, сложността на избора на регресионно уравнение, което се осъществява чрез използването на стандартни компютърни програми като Excel на.

1. Какви методи се отнася до метода на екстраполация?

2. Определете следните понятия: "екстраполация", "тенденция", "период на очакване", "Прогноза база", "доверителен интервал на прогнозата."

3. Разширяване на същността на метода на пълзяща средна

4. Маркирайте силните и слабите страни на метода на експоненциалното изглаждане

5. Какво е в основата на метода на най-малките квадрати?

6. Какви са предимствата на методи за екстраполация?

7. Кои предположение означава, методи за екстраполация?