- •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
ПРИЛОЖЕНИЕ 2.................................................................................. |
176 |
ПРИЛОЖЕНИЕ 3.................................................................................. |
176 |
ПРИЛОЖЕНИЕ 4.................................................................................. |
172 |
ПРИЛОЖЕНИЕ 5.................................................................................. |
173 |
ПРИЛОЖЕНИЕ 6.................................................................................. |
175 |
ПРИЛОЖЕНИЕ 7.................................................................................. |
178 |
27 Приложение 1
Случайные числа
44 983 |
33 834 |
54 280 |
67 850 |
96 025 |
96 117 |
00 768 |
14 821 |
69 029 |
25 453 |
48 798 |
15 486 |
89 494 |
34 431 |
44 890 |
59 890 |
79 682 |
20 308 |
82 510 |
53 609 |
13 258 |
89 631 |
80 497 |
49 167 |
54 430 |
52 632 |
94 126 |
95 597 |
48 338 |
67 645 |
44 676 |
14 730 |
22 642 |
21 919 |
21 050 |
87 791 |
96 999 |
42 104 |
34 377 |
63 309 |
82 181 |
00 278 |
28 209 |
95 629 |
75 818 |
09 043 |
48 564 |
87 355 |
87 947 |
09 427 |
32 380 |
43 636 |
58 581 |
07 761 |
28 456 |
46 570 |
11 623 |
50 417 |
37 763 |
30 136 |
|
|
|
37 114 |
|
|
|
|
|
|
|
|
30 238 |
46 126 |
85 306 |
22 718 |
50 584 |
92 291 |
56 575 |
24 075 |
43 889 |
40 909 |
18 741 |
|
22 938 |
13 073 |
32 066 |
43 098 |
75 738 |
94 910 |
15 403 |
89 151 |
73 322 |
18 370 |
90 586 |
46 115 |
89 182 |
27 750 |
63 314 |
87 302 |
49 472 |
24 885 |
79 506 |
60 638 |
07 132 |
00 908 |
92 035 |
75 518 |
16 187 |
03 303 |
40 287 |
52 435 |
23 926 |
92 544 |
54 099 |
31 497 |
06 863 |
22 864 |
72 620 |
74 169 |
21 526 |
07 401 |
30 925 |
46 148 |
20 138 |
33 874 |
56 715 |
38 424 |
38 263 |
11 361 |
15 203 |
64 912 |
|
|
|
37 012 |
|
|
|
|
|
|
|
|
42 907 |
95 158 |
27 146 |
43 361 |
03 173 |
97 911 |
71 313 |
44 256 |
66 609 |
42 504 |
76 799 |
184
21 479 |
48 265 |
01 674 |
47 274 |
56 350 |
37 512 |
14 883 |
99 673 |
62 298 |
33 948 |
32 456 |
28 675 |
90 076 |
70 233 |
76 730 |
25 043 |
16 686 |
54 737 |
57 341 |
01 786 |
20 803 |
69 465 |
37 970 |
05 673 |
93 202 |
25 355 |
94 941 |
84 434 |
22 384 |
13 240 |
93 617 |
51 549 |
28 532 |
57 150 |
77 261 |
62 643 |
46 059 |
72 208 |
90 475 |
10 341 |
39 703 |
83 224 |
37 858 |
61 657 |
04 184 |
15 597 |
29 448 |
01 922 |
|
|
|
17 196 |
|
|
|
|
|
|
|
|
38 220 |
13 972 |
86 115 |
24 568 |
26 820 |
66 299 |
39 960 |
02 489 |
53 079 |
72 789 |
22 562 |
|
82 618 |
85 756 |
51 156 |
74 037 |
12 501 |
94 162 |
42 006 |
16 135 |
82 797 |
31 296 |
93 268 |
10 104 |
07 896 |
74 085 |
59 886 |
03 051 |
78 702 |
13 402 |
74 318 |
10 870 |
72 107 |
11 550 |
61 175 |
33 345 |
95 241 |
84 360 |
13 960 |
95 736 |
43 637 |
60 399 |
19 080 |
60 261 |
11 207 |
73 065 |
48 286 |
57 057 |
53 849 |
26 578 |
39 954 |
86 726 |
91 039 |
13 884 |
25 376 |
36 880 |
02 564 |
96 978 |
62 332 |
77 321 |
|
|
|
99 501 |
|
|
|
|
|
|
|
|
72 967 |
53 031 |
47 906 |
27 753 |
69 946 |
66 875 |
25 601 |
30 038 |
78 786 |
65 194 |
65 283 |
|
87 910 |
89 260 |
66 444 |
15 979 |
83 469 |
96 952 |
50 065 |
72 802 |
70 630 |
87 336 |
16 385 |
32 784 |
10 482 |
34 277 |
40 177 |
01 081 |
57 788 |
98 612 |
39 886 |
42 234 |
04 905 |
83 274 |
22 459 |
75 032 |
68 034 |
98 561 |
46 747 |
30 655 |
41 878 |
93 610 |
51 745 |
41 771 |
61 391 |
98 154 |
61 644 |
12 405 |
80 277 |
92 450 |
60 888 |
18 689 |
45 966 |
25 837 |
70 906 |
60 733 |
11 765 |
09 293 |
70 076 |
40 751 |
|
|
|
03 650 |
|
|
|
|
|
|
|
|
59 896 |
78 185 |
60 268 |
36 814 |
88 460 |
34 049 |
09 111 |
64 205 |
77 930 |
32 391 |
69 076 |
|
78 369 |
04 163 |
77 673 |
73 342 |
78 915 |
20 537 |
06 126 |
27 222 |
17 378 |
59 359 |
00 055 |
66 780 |
23 015 |
54 261 |
95 020 |
77 705 |
81 682 |
96 907 |
37 411 |
93 548 |
87 546 |
07 687 |
47 338 |
12 240 |
55 171 |
85 448 |
12 545 |
75 992 |
08 790 |
88 992 |
69 756 |
18 960 |
85 182 |
02 245 |
11 566 |
52 527 |
58 095 |
62 204 |
69 319 |
00 672 |
96 037 |
78 680 |
98 744 |
83 719 |
40 702 |
79 038 |
68 639 |
63 329 |
18595
28 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 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
29 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 |
|
|
|
|
|
30 Приложение |
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
Процентные точки распределения Стьюдента |
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
v |
P |
40% |
25% |
10% |
5% |
2,5% |
1% |
0,5% |
0,25% |
0,1% |
0,01% |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
0,3249 |
1,0000 |
3,0777 |
6,3138 |
12,7062 |
31,8205 |
63,6567 |
127,3213 |
318,3088 |
636,6192 |
2 |
|
2887 |
0,8165 |
1,8856 |
2,9200 |
4,3027 |
6,9646 |
9,9248 |
14,0890 |
22,3271 |
31,5991 |
3 |
|
2767 |
7649 |
6377 |
3534 |
3,1824 |
4,5407 |
5,8409 |
7,4533 |
10,2145 |
12,9240 |
4 |
|
2707 |
7407 |
5332 |
1318 |
2,7764 |
3,7469 |
4,6041 |
5,5976 |
7,1732 |
8,6103 |
5 |
|
2672 |
7267 |
4759 |
2,0150 |
5706 |
3649 |
4,0321 |
4,7733 |
5,8934 |
6,8688 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
|
0,2648 |
0,7176 |
1,4398 |
1,9432 |
2,4469 |
3,1427 |
2,7074 |
4,3168 |
5,2076 |
5,9588 |
7 |
|
2632 |
7111 |
4149 |
8946 |
3646 |
2,9980 |
4995 |
4,0293 |
4,7853 |
4079 |
8 |
|
2619 |
7064 |
3968 |
8595 |
3060 |
8965 |
3554 |
3,8325 |
5008 |
5,0413 |
9 |
|
2610 |
7027 |
3830 |
8331 |
2622 |
8214 |
2498 |
6897 |
2968 |
4,7809 |
10 |
|
2602 |
6998 |
3722 |
8125 |
2281 |
7638 |
1693 |
5814 |
1437 |
5869 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
|
0,2596 |
0,6974 |
1,3634 |
1,7959 |
2,2010 |
2,7181 |
3,1058 |
3,4966 |
4,0247 |
4,4370 |
12 |
|
2590 |
6955 |
3562 |
7823 |
1788 |
6810 |
0545 |
4284 |
3,9296 |
3178 |
13 |
|
2586 |
6938 |
3502 |
7709 |
1604 |
6503 |
3,0123 |
3725 |
8520 |
2208 |
14 |
|
2582 |
6924 |
3450 |
7613 |
1448 |
6245 |
2,9768 |
3257 |
7874 |
1405 |
15 |
|
2679 |
6912 |
3406 |
7530 |
1314 |
6025 |
9467 |
2860 |
7328 |
0728 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
16 |
|
0,2576 |
0,6901 |
1,3368 |
1,7459 |
2,1199 |
2,5835 |
2,9208 |
3,2520 |
3,6862 |
4,0150 |
17 |
|
2573 |
6892 |
3334 |
7396 |
1098 |
5669 |
8982 |
2224 |
6458 |
3,9651 |
18 |
|
2571 |
6884 |
3304 |
7341 |
1009 |
5524 |
8784 |
1966 |
6105 |
9216 |
19 |
|
2569 |
6876 |
3277 |
7291 |
0930 |
5395 |
8609 |
1737 |
5794 |
8834 |
20 |
|
2567 |
6870 |
3253 |
7247 |
0860 |
5280 |
8453 |
1534 |
5518 |
8495 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
21 |
|
2566 |
0,6864 |
1,3232 |
1,7207 |
2,0796 |
2,5176 |
2,8314 |
3,1352 |
3,5272 |
3,8193 |
22 |
|
2564 |
6858 |
3212 |
7171 |
0739 |
5083 |
8188 |
1188 |
5050 |
7921 |
23 |
|
2563 |
6853 |
3195 |
7139 |
0687 |
4999 |
8703 |
1040 |
4850 |
7676 |
24 |
|
2562 |
6848 |
3178 |
7109 |
0639 |
4922 |
7969 |
0905 |
4668 |
7454 |
25 |
|
2561 |
6844 |
3163 |
7081 |
0595 |
4851 |
7874 |
0782 |
4502 |
7251 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|