Название: Прогнозирование: принципы и практика Автор: Рон Хайндман, Джордж Атанасопулос Издательство: ДМК Пресс Год: 2023 Страниц: 459 Язык: русский Формат: pdf Размер: 19.9 MB
Данная книга представляет собой всестороннее введение в методы прогнозирования и содержит достаточно информации о каждом из них, помогая читателям разумно их использовать. Примеры с многочисленными наборами данных на языке R авторы заимствовали из собственного опыта консультирования. В конце глав приводятся упражнения по пройденной теме.
Какими бы ни были обстоятельства или временные горизонты, прогнозирование является важным подспорьем в эффективном планировании. Потребность в прогнозировании возникает во многих ситуациях:
– для принятия решения о строительстве новой электростанции в ближайшие пять лет требуются прогнозы будущего спроса; – для планирования персонала в колл-центре на следующую неделю требуется прогноз количества звонков; – для пополнения запасов требуются прогнозы потребностей в запасах; – для маршрутизации телекоммуникационных соединений требуется прогноз трафика на несколько минут вперед.
Материал книги содержит новейшие методы исследования и прогнозирования. В конце глав приводятся упражнения по пройденной теме. На протяжении всей книги мы используем язык программирования R и хотим, чтобы студенты научились делать прогнозы с помощью R. Язык R бесплатен и доступен практически в любой операционной системе. Это прекрасный инструмент для любого статистического анализа, а не только для прогнозирования. Инструкции по инсталлированию и использованию R см. в приложении А «Использование языка R». Все примеры на R в книге основаны на допущении, что вы сначала скачали пакет fpp3.
Наилучшая для использования модель зависит от наличия исторических данных, силы взаимосвязей между прогнозной переменной и любыми объясняющими переменными, а также от способа использования прогнозов. Обычно сравнивают две или три потенциальные модели. Каждая модель сама по себе является искусственной конструкцией, основанной на наборе допущений (явных и неявных), и обычно включает в себя один или несколько параметров, которые должны быть оценены с использованием известных исторических данных. Мы обсудим регрессионные модели (глава 7), методы экспоненциального сглаживания (глава 8), модели ARIMA Бокса–Дженкинса (глава 9), динамические регрессионные модели (глава 10), иерархическое прогнозирование (глава 11) и несколько продвинутых методов, включая нейронные сети и векторную авторегрессию (глава 12).
Издание адресовано специалистам, занимающимся прогнозированием в бизнесе, науке, на производстве, а также может быть полезно студентам и преподавателям. Все примеры даны на языке R.
Анализ временных рядов и прогнозирование Название: Анализ временных рядов и прогнозирование Автор: Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Издательство: М.: Статистика Год: 1973 Формат: pdf Страниц:...
Прогнозирование разработки нефтяных месторождений Название: Прогнозирование разработки нефтяных месторождений Автор: Акульшин А.И. Издательство: М.: Недра Год: 1988 Формат: pdf Страниц: 240 Размер:...
Подлинная астрология на практике Название: Подлинная астрология на практике Автор: Фроули Джон Издательство: Мир Урании Год: 2008 Страниц: 315 Язык: Русский Формат: pdf Размер: 5.2...
Прогнозирование свойств спеченных материалов Название: Прогнозирование свойств спеченных материалов Автор: Буланов В.Я., Небольсинов В.Н. Издательство: Наука Год издания: 1981 Страниц: 153 Язык:...
Навигация
Вход на сайт
Реклама
Прогнозирование: принципы и практика 
Название: Прогнозирование: принципы и практика
