355266 работ
представлено на сайте
Экстернат. Анализ временных рядов и прогнозирования, МЭСИ, study.mesi.ru

Контрольная Экстернат. Анализ временных рядов и прогнозирования, МЭСИ, study.mesi.ru, номер: 141093

Номер: 141093
Количество страниц: 7
Автор: masmashina2012
590 руб.
Купить эту работу
Не подошла
данная работа?
Вы можете заказать учебную работу
на любую интересующую вас тему
Заказать новую работу
essay cover Экстернат. Анализ временных рядов и прогнозирования, МЭСИ, study.mesi.ru , Экстернат. Анализ временных рядов и прогнозирования, 73 вопроса
100% результат

Список Вопросов:

Абсолютный прирост ...

Автор:

Дата публикации:

Экстернат. Анализ временных рядов и прогнозирования, МЭСИ, study.mesi.ru
logo
Экстернат. Анализ временных рядов и прогнозирования, 73 вопроса
100% результат

Список Вопросов:

Абсолютный прирост ...
logo
144010, Россия, Московская, Электросталь, ул.Ялагина, д. 15А
Телефон: +7 (926) 348-33-99

StudentEssay

buy КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ.
  • Содержание:
    Экстернат. Анализ временных рядов и прогнозирования, 73 вопроса
    100% результат

    Список Вопросов:

    Абсолютный прирост исчисляется как:
    Автокорреляция – это:
    В анализе связных временных рядов на наличие сезонной составляющей проверяется:
    В зависимости от области применения прогнозы бывают:
    В зависимости от уровня изучаемого процесса модели прогноза бывают:
    В зависимости от уровня социально-экономического явления статистические модели бывают:
    В зависимости от цели исследования прогнозы бывают:
    В основе реализации дисперсионного метода анализа лежит критерий:
    Верификация прогноза – это:
    Временной ряд отражает:
    Временной ряд, характеризующий уровень развития социально-экономического явления за определенные отрезки времени, называется:
    Временной ряд, характеризующий уровень развития социально-экономического явления на определенные даты времени, называется:
    Выбор гармоники Фурье, наилучшим образом отражающей периодичность изменения уровней временного ряда, осуществляется на основе:
    Гипотеза о случайности отклонений уровней временного ряда от тренда проверяется на основе:
    Для расчета параметров кривых роста Гомперца и Перля-Рида используется метод:
    Если все уровни временного ряда сравниваются с одним и тем же уровнем, показатели называются:
    Если сравниваются смешанные уровни временного ряда, показатели называются:
    К простейшим методам прогнозирования относятся:
    Коэффициент автокорреляции измеряет тесноту связи:
    Кумулятивные возрастания к определенному заранее максимальному пределу находят отражение в моделях:
    Метод Фостера – Стюарта позволяет проанализировать тенденцию в:
    Метод сравнения средних уровней временного ряда позволяет проанализировать наличие или отсутствие:
    Методом выявления сезонной компоненты является:
    Моделирование – это:
    Модель – это:
    Моделью периодически изменяющихся уровней во времени является:
    На принципе дисконтирования информации разработаны методы статистического прогнозирования:
    Объективизация прогноза – это:
    Определение неизвестных промежуточных уровней временного ряда называется:
    Определение неизвестных уровней временного ряда, лежащих за его пределами, называется:
logo

Другие работы