Случайная величина распределена нормально с параметрами
; (7)
,
где – значение выборочного коэффициента корреляции, определяемое по зависимости (4.5).
Моделируем значения как нормально распределенную случайную величину по зависимости
, (4.8)
где – нормированная нормально распределенная случайная величина, моделируемая с помощью алгоритма.
Осуществляя обратный по отношению к преобразованию Фишера переход, получим случайное значение коэффициента корреляции
. (4.9)
Рис. 4.3. Блок-схема алгоритма прогнозирования с использованием ориентированного процесса случайного блуждания
С учетом изложенного моделирование приращений на периоде упреждения включает выполнение следующих действий:
обращение к датчику нормированных нормально распределенных случайных чисел и получение ;
вычисление случайного значения по зависимостям (4.8) и (4.9);
обращение к датчику равномерно распределенных случайных чисел и получение числа ;
вычисление приращения по зависимости (4.6) при полученном в п. 2 значении коэффициента корреляции
, определенном в п. 3 значении
.
Многократно имитируя приращения и используя зависимости (4.1) и (4.2), вычисляются характеристики прогноза. Блок-схема алгоритма изображена на рис.4.3.
К достоинствам рассмотренного метода прогнозирования относятся:
простота вычислительного алгоритма;
возможность использования при ограниченной на периоде основания информации (начиная с 7-9 значений динамического ряда);
простота оценивания точности прогноза (определения дисперсии).
Актуально о образовании:
Описание содержания работы по совершенствованию методических приемов работы
над синонимами на уроках русского языка в аспекте развития коммуникативных умений
младших школьников
Работа над синонимами используется в начальной школе чаще всего в связи с изучением отдельных частей и проводится лишь тогда, когда включается в школьные учебники. Сама тема «имя прилагательное» является очень интересной и благодатной, особенно в плане развития речи учащихся. Целью формирующего экс ...
Виды и формы детской агрессивности
Классификация видов детской агрессивности, предложенная Голованова Н.Ф, включает в себя следующие компоненты: Разделение по направленности на объект, к числу которых автор относит: • гетероагрессия - характеризуется активной направленностью на окружающих; • аутоагрессия - характеризуется направленн ...
Исследование составляющей когнитивного развития учеников –
мышления и его связей с учебными достижениями по математике
С целью установления связей между характеристиками мышления и учебными достижениями по математике было проведено исследование в ОМК. Исследование проводилось в октябре – ноябре 2011 года, в котором были задействованы учащиеся 7-го класса (всего 13 человек). Исследование проводилось в двух направлен ...