Саратов, ГосУНЦ "Колледж", 2000, 23 с.
Рассматриваются подходы к использованию дискретных последовательностей экспериментальных данных (временных рядов) для конструирования статистических моделей, предназначенных для прогноза поведения объекта. Представлены: экстраполяция временной зависимости, а также линейные модели авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего. Предлагается, пользуясь готовыми программами, по экспериментальным временным рядам сконструировать прогностические модели и оценить их качество.Работа предназначена для практических занятий по курсу "Математическое моделирование".Содержание
Введение (динамический и статистический подходы к моделированию)
Временные ряды
Экстраполяция временной зависимости
Модель в виде случайного процесса
Модель скользящего среднего
Модель авторегрессии
ARIMA-модель
Методика построения ARIMA-модели по временному ряду
Практическое задание
Приложение. О методах максимального правдоподобия и наименьших квадратов
Литература
Контрольные вопросы
