- •предисловие
- •Введение
- •1.1. Классификация методов прогнозирования
- •1.2. Краткая характеристика методов прогнозирования
- •2.2. Точность и достоверность прогноза
- •3.1. Парные регрессии, сводящиеся к линейному тренду
- •3.3. Выбор оптимального вида прогнозной модели
- •3.4. Проверка прогнозной модели на автокорреляцию ошибок
- •5.1. Сущность метода экспоненциального сглаживания
- •6. Вероятностные методы прогнозирования
- •7.1. Математическое моделирование процессов развития техники
- •7.2. Прогнозная математическая модель динамики замещения
- •8.1. Морфологический анализ
- •9.1. Выравнивание рядом Фурье
- •9.2. Измерение колеблемости в рядах динамики
- •9.3. Выявление и измерение сезонных колебаний
- •10.1. Обоснование периода упреждения
- •Заключение
- •библиографический список
- •предметный указатель
- •Приложение 1
- •Приложение 2
- •Приложение 3
- •Приложение 4
- •Приложение 5
- •Приложение 6
- •Приложение 6
- •Приложение 7
- •Приложение 1
- •Приложение 2
- •Приложение 3
- •Приложение 5
- •Приложение 6
- •Приложение 6
- •Приложение 6
- •Приложение 7
- •Приложение 7
175
19 Приложение 1
176
20 Приложение 2
Квантили распределения максимального относительного отклонения T1−P
n |
|
Уровни значимости Р |
|
|
n |
|
Уровни значимости Р |
|
||||||
0,10 |
|
0,05 |
0,025 |
|
0,01 |
|
0,10 |
|
0,05 |
0,025 |
|
0,01 |
||
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
3 |
1,41 |
|
1,41 |
1,41 |
|
1,41 |
|
15 |
2,33 |
|
2,49 |
2,64 |
|
2,80 |
4 |
1,65 |
|
1,69 |
1,71 |
|
1,72 |
|
16 |
2,35 |
|
2,52 |
2,67 |
|
2,84 |
5 |
1,79 |
|
1,87 |
1,92 |
|
1,96 |
|
17 |
2,38 |
|
2,55 |
2,70 |
|
2,87 |
6 |
1,89 |
|
2 |
2,07 |
|
2,13 |
|
18 |
2,40 |
|
2,58 |
2,73 |
|
2,90 |
7 |
1,97 |
|
2,09 |
2,18 |
|
2,27 |
|
19 |
2,43 |
|
2,60 |
2,75 |
|
2,93 |
8 |
2,04 |
|
2,17 |
2,27 |
|
2,37 |
|
20 |
2,45 |
|
2,62 |
2,78 |
|
2,96 |
9 |
2,1 |
|
2,24 |
2,35 |
|
2,46 |
|
21 |
2,47 |
|
2,64 |
2,80 |
|
2,98 |
10 |
2,15 |
|
2,29 |
2,41 |
|
2,54 |
|
22 |
2,49 |
|
2,66 |
2,82 |
|
3,01 |
11 |
2,19 |
|
2,34 |
2,47 |
|
2,61 |
|
23 |
2,50 |
|
2,68 |
2,84 |
|
3,03 |
12 |
2,23 |
|
2,39 |
2,52 |
|
2,66 |
|
24 |
2,52 |
|
2,70 |
2,86 |
|
3,05 |
13 |
2,26 |
|
2,43 |
2,56 |
|
2,71 |
|
25 |
2,54 |
|
2,72 |
2,88 |
|
3,07 |
14 |
2,3 |
|
2,46 |
2,6 |
|
2,76 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
21 Приложение 3 |
|
Квантили распределения величины T1−P |
||
n |
1–P=0,90 |
1–P=0,95 |
1–P=0,99 |
|
P=0,10 |
P=0,05 |
P=0,01 |
3 |
1,41 |
1,41 |
1,41 |
4 |
1,64 |
1,69 |
1,72 |
5 |
1,79 |
1,87 |
1,96 |
6 |
1,89 |
2,00 |
2,13 |
7 |
1,97 |
2,09 |
2,27 |
8 |
2,04 |
2,17 |
2,37 |
9 |
2,10 |
2,24 |
2,46 |
10 |
2,15 |
2,29 |
2,54 |
22 Приложение 4
23 Приложение 5
|
γ |
|
|
|
|
|
Значения квантилей нормального распределения |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
F, α, |
|
u |
F |
, u , u |
γ |
|
z |
F |
, z |
α |
, z |
γ |
|
F, α, |
γ |
|
u |
F |
, u , u |
γ |
z |
F |
, z |
α |
, z |
γ |
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||
100 |
|
|
α |
|
|
|
|
|
100 |
|
|
α |
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
0,50 |
|
|
0 |
|
|
|
|
|
0,674 |
|
0.81 |
|
|
0,878 |
|
|
|
|
1,311 |
||||||||
0,51 |
|
|
0,025 |
|
|
|
|
|
0,690 |
|
0,82 |
|
|
0,915 |
|
|
|
|
1,341 |
||||||||
0,52 |
|
|
0,050 |
|
|
|
|
|
0,706 |
|
0,83 |
|
|
0,954 |
|
|
|
|
1,372 |
||||||||
0,53 |
|
|
0,075 |
|
|
|
|
|
0,722 |
|
0,84 |
|
|
0,994 |
|
|
|
|
1,405 |
||||||||
0,54 |
|
|
0,100 |
|
|
|
|
|
0,739 |
|
0,85 |
|
|
1,036 |
|
|
|
|
1,440 |
||||||||
0,55 |
|
|
0,126 |
|
|
|
|
|
0,755 |
|
0,86 |
|
|
1,080 |
|
|
|
|
1,476 |
||||||||
0,56 |
|
|
0,151 |
|
|
|
|
|
0,772 |
|
0,87 |
|
|
1,126 |
|
|
|
|
1,514 |
||||||||
0,57 |
|
|
0,176 |
|
|
|
|
|
0,789 |
|
0,88 |
|
|
1,175 |
|
|
|
|
1,555 |
||||||||
0,58 |
|
|
0,202 |
|
|
|
|
|
0,806 |
|
0,89 |
|
|
1,227 |
|
|
|
|
1,578 |
||||||||
0,59 |
|
|
0,228 |
|
|
|
|
|
0,824 |
|
0,90 |
|
|
1,282 |
|
|
|
|
1,645 |
||||||||
0,60 |
|
|
0,253 |
|
|
|
|
|
0,842 |
|
0,91 |
|
|
1,341 |
|
|
|
|
1,695 |
||||||||
0,61 |
|
|
0,279 |
|
|
|
|
|
0,860 |
|
0,92 |
|
|
1,405 |
|
|
|
|
1,751 |
||||||||
0,62 |
|
|
0,305 |
|
|
|
|
|
0,878 |
|
0,925 |
|
|
1,440 |
|
|
|
|
1,780 |
||||||||
0,63 |
|
|
0,332 |
|
|
|
|
|
0,896 |
|
0,93 |
|
|
1,476 |
|
|
|
|
1,812 |
||||||||
0,64 |
|
|
0,358 |
|
|
|
|
|
0,915 |
|
0,94 |
|
|
1,555 |
|
|
|
|
1,881 |
||||||||
0,65 |
|
|
0,385 |
|
|
|
|
|
0,935 |
|
0,95 |
|
|
1,645 |
|
|
|
|
1,960 |
||||||||
0,66 |
|
|
0,412 |
|
|
|
|
|
0,954 |
|
0,96 |
|
|
1,751 |
|
|
|
|
2,054 |
||||||||
0,67 |
|
|
0,440 |
|
|
|
|
|
0,974 |
|
0,97 |
|
|
1,881 |
|
|
|
|
2,170 |
||||||||
0,68 |
|
|
0,468 |
|
|
|
|
|
0,994 |
|
0,975 |
|
|
1,960 |
|
|
|
|
2,241 |
||||||||
0,69 |
|
|
0,496 |
|
|
|
|
|
1,015 |
|
0,980 |
|
|
2,054 |
|
|
|
|
2,326 |
||||||||
0,70 |
|
|
0,524 |
|
|
|
|
|
1,036 |
|
0,990 |
|
|
2,326 |
|
|
|
|
2,576 |
||||||||
0,71 |
|
|
0,553 |
|
|
|
|
|
1,058 |
|
0,991 |
|
|
2,366 |
|
|
|
|
2,612 |
||||||||
0,72 |
|
|
0,583 |
|
|
|
|
|
1,080 |
|
0,992 |
|
|
2,409 |
|
|
|
|
2,652 |
||||||||
0,73 |
|
|
0,613 |
|
|
|
|
|
1,103 |
|
0,993 |
|
|
2,457 |
|
|
|
|
2,697 |
||||||||
0,74 |
|
|
0,643 |
|
|
|
|
|
1,126 |
|
0,994 |
|
|
2,512 |
|
|
|
|
2,748 |
||||||||
0,75 |
|
|
0,674 |
|
|
|
|
|
1,150 |
|
0,995 |
|
|
2,576 |
|
|
|
|
2,807 |
173
0,76 |
0,706 |
1,175 |
|
0,996 |
2,652 |
2,878 |
0,77 |
0,739 |
1,200 |
|
0,997 |
2,748 |
2,968 |
0,78 |
0,772 |
1,227 |
|
0,9975 |
2,807 |
3,024 |
0,79 |
0,806 |
1,254 |
|
0,9980 |
2,878 |
3,090 |
0,80 |
0,842 |
1,282 |
|
0,990 |
3,090 |
3,291 |
174