Что такое «период основания прогноза»?
Любой прогноз основан на изучении некоторого прошлого множества наблюдений. Этот промежуток времени, на основании которого строится прогноз, получил название периода основания прогноза
Что такое «период упреждения прогноза»?
Период упреждения прогноза — это тот промежуток времени, на который
разрабатывается прогноз
Что такое «период инерционности системы»?
период времени, в течение которого объект продолжает развиваться по инерции, то есть «период инерционности».
Что такое «краткосрочный прогноз»?
Краткосрочный прогноз – это прогноз на такой промежуток времени, который мал по отношению к периоду инерционности
Что такое «среднесрочный прогноз»?
Среднесрочный прогноз выполняется на промежуток времени, соизмеримый с периодом инерционности объекта прогнозирования
Что такое «долгосрочный прогноз»?
Долгосрочный прогноз выполняется на период упреждения, значительно
превышающий период инерционности
Что такое «временной ряд»?
Упорядоченный во времени ряд наблюдений, в котором время наблюдения характеризует особенность состояния внешних и внутренних факторов поведения объекта наблюдения, в результате чего формирование ряда осуществляется неслучайным образом
Что такое «обратимый процесс»?
Обратимый процесс характеризуется постоянством некоторых статистических характеристик, сохраняющихся вне зависимости от времени наблюдения.
• стационарный,
• нестационарный
Что такое «необратимый процесс»?
необратимым процессом тенденции либо меняются во времени (процесс
носит эволюционный характер), либо просто отсутствуют (хаотический характер)
• эволюционный,
• хаотический
Как меняет свойства модели значительное увеличение числа наблюдений в случае с необратимым процессом?
Характерной чертой необратимых процессов является то, что увеличение числа наблюдений не улучшает характеристики модели.увеличение числа наблюдений в данном случае только ухудшит прогнозные и аналитические свойства модели.
Как меняет свойства модели значительное увеличение числа наблюдений в случае с обратимым процессом?
В случае с обратимыми процессами, время наблюдения никакой роли не играет, ряд можно считать просто упорядоченным во времени.
Как выглядит стационарный / нестационарный / хаотический / эволюционный процессы?
По какой формуле считается дисперсии остатков?
Что показывает коэффициент корреляции?
Коэффициент корреляции показывает лишь близость связи между показателями к линейной.
Коэффициент корреляции между двумя показателями оказался равен 0,8 или 0,02 или -0,87. О чём это говорит?
если коэффициент корреляции оказался близок к нулю, то это говорит не о том, что связь между показателями отсутствует, а о том, что между показателями нет линейной связи.