Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Реферат*
| Код |
582142 |
| Дата создания |
2020 |
| Страниц |
16
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 20 сентября в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Оглавление
ВВЕДЕНИЕ 3
1. Методы статистического моделирования в прогнозировании 4
2. Обзор категорий методов прогнозирования 11
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 16
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 17
Введение
Статистические методы прогнозирования, которым посвящена настоящая работа, не являются единственно возможными. Известны и другие. Например, в последнее время в прогнозировании научно-технического прогресса интенсивно используются различные нормативные (т.е. основанные на изучении возможных будущих потребностей в технических новшествах) и статистические методы.
Фрагмент работы для ознакомления
Широкое применение получили прогнозы, основанные на экспертных оценках. В ряде случаев прибегают к разработке так называемых сценариев развития, морфологическому анализу, историческим аналогиям и т.д. Новым подходом к прогнозированию научно-технического прогресса является “симптоматическое прогнозирование”, суть которого заключается в выявлении “предвестников” будущих сдвигов в технике и технологии. Большие возможности для прогнозирования кроются в применении имитационных моделей. Немаловажным для практической работы является и то, что статистические методы опираются на аппарат анализа, развитие и практика применения которого, имеют достаточно длительную историю.
Список литературы
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Бусленко Н.П., Ю. А.Шрейдер. Метод статистических испытаний (Монте-Карло) и его реализация на цифровых вычислительных машинах. — М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1961 г. — 226 с.;
2. Владимирова Л.В., Д. А. Овсянников, И. Д. Рубцова. Методы Монте-Карло в прикладных задачах. — СПб.: Изд-во ВВМ, 2015. — 167 с.;
3. Губа В.П. - Методы математической обработки результатов спортивно-педагогических исследований – 2017;
4. Горленко О.А. - Статистические методы в управлении качеством 2-е изд., испр. и доп. Учебник и практикум для академ. – 2017;
5. Мацеевич Т.А. - Статистические методы решения технологических задач – 2015;
6. Пархоменко В.П. - Методика применения одного статистического метода для оценки и оптимизации параметров сложных моделей – 2015.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00368