📄Работа №190274
Тема: О сравнении некоторых статистических методов прогнозирования
Характеристики работы
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Математика
Объем:
44 листов
Год:
2021
Просмотров:
69
4400
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Аннотация 2
Термины и определения 4
Введение 7
Постановка задачи 9
1 Временной ряд 10
1.1 Стационарность, автоковариации и автокорреляции 13
1.2 Требования к временному ряду 15
1.3 Критерий Дикки - Фуллера 15
1.4 Критерий KPSS 18
1.5 Метрики качества 19
1.6 Модели прогнозирования 19
1.7 Алгоритм построения моделей прогнозирования 20
2 Авторегрессионные модели 22
2.1 ARIMA (autoregressive integrated moving average) модель 25
2.2 SARIMA (seasonal autoregressive integrated moving average) модель . 26
2.3 Марковский процесс 26
2.4 Скрытая марковская модель 29
2.5 Критерий Жака - Бэра 29
2.6 Информационный критерий Акаике 30
2.7 Facebook Prophet 31
3 Практическая часть 33
Заключение 37
Список использованной литературы 38
Приложение А 39
Термины и определения 4
Введение 7
Постановка задачи 9
1 Временной ряд 10
1.1 Стационарность, автоковариации и автокорреляции 13
1.2 Требования к временному ряду 15
1.3 Критерий Дикки - Фуллера 15
1.4 Критерий KPSS 18
1.5 Метрики качества 19
1.6 Модели прогнозирования 19
1.7 Алгоритм построения моделей прогнозирования 20
2 Авторегрессионные модели 22
2.1 ARIMA (autoregressive integrated moving average) модель 25
2.2 SARIMA (seasonal autoregressive integrated moving average) модель . 26
2.3 Марковский процесс 26
2.4 Скрытая марковская модель 29
2.5 Критерий Жака - Бэра 29
2.6 Информационный критерий Акаике 30
2.7 Facebook Prophet 31
3 Практическая часть 33
Заключение 37
Список использованной литературы 38
Приложение А 39
📖 Введение
Проблема возникновения эпидемий и пандемий инфекционных заболеваний и поиск мер по их предотвращению никогда не потеряют свою актуальность. Об этом в 2005 г. писал заведующий лабораторией эпидемиологической кибернетики НИИЭМ им. Н.Ф. Гамалеи д.т.н. Б.В. Боев: «Согласно прогнозам, в первой половине текущего века в любой географической точке планеты следует ожидать эпидемии или вспышки как «новых», так и «старых» инфекционных заболеваний. В этих условиях особое значение приобретают опережающие научные исследования по анализу и прогнозу вероятных сценариев развития эпидемий опасных инфекционных заболеваний, которые могут появиться в результате чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера»
Эпидемия — это распространение инфекционной болезни, значительно превышающее уровень обычной заболеваемости в данной местности. Для возникновения эпидемии необходим ряд предпосылок: нарушение
санитарных правил, наличие источников инфекции, переносчиков для трансмиссивных инфекций и восприимчивого населения, недостаточная профилактическая работа органов здравоохранения и другие.
Эпидемия нового вируса COVID-19 затронула практически все виды общественной деятельности на планете. Закрытие государственных границ, серьезные перебои с поставками, прекращение работы многих предприятий и учреждений, а также нехватка медикаментов, продуктов питания и базовых услуг вынуждают нас адаптироваться к новым реалиям. Число заразившихся в России превысило пять миллионов человек (данные на начало мая 2021 года). Понятно, что зарегистрированное количество инфицированных лиц представляет собой лишь часть их реального числа.
Прогнозирование развития эпидемии нового вируса COVID-19 на международном и государственном уровнях в настоящее время крайне востребовано. Особенность эпидемии нового вируса COVID-19 заключается в отсутствии статистики прошлых лет. В связи с этим возникает проблема адекватного использования имеющейся информации о параметрах развивающейся эпидемии, в том числе в других странах мира. К счастью, некоторые из самых прогрессивных и опытных научных групп во всем мире работают над созданием и применением методов прогнозирования.
Цель данной работы состоит в изучении методов прогнозирования и в сравнении их друг с другом.
Эпидемия — это распространение инфекционной болезни, значительно превышающее уровень обычной заболеваемости в данной местности. Для возникновения эпидемии необходим ряд предпосылок: нарушение
санитарных правил, наличие источников инфекции, переносчиков для трансмиссивных инфекций и восприимчивого населения, недостаточная профилактическая работа органов здравоохранения и другие.
Эпидемия нового вируса COVID-19 затронула практически все виды общественной деятельности на планете. Закрытие государственных границ, серьезные перебои с поставками, прекращение работы многих предприятий и учреждений, а также нехватка медикаментов, продуктов питания и базовых услуг вынуждают нас адаптироваться к новым реалиям. Число заразившихся в России превысило пять миллионов человек (данные на начало мая 2021 года). Понятно, что зарегистрированное количество инфицированных лиц представляет собой лишь часть их реального числа.
Прогнозирование развития эпидемии нового вируса COVID-19 на международном и государственном уровнях в настоящее время крайне востребовано. Особенность эпидемии нового вируса COVID-19 заключается в отсутствии статистики прошлых лет. В связи с этим возникает проблема адекватного использования имеющейся информации о параметрах развивающейся эпидемии, в том числе в других странах мира. К счастью, некоторые из самых прогрессивных и опытных научных групп во всем мире работают над созданием и применением методов прогнозирования.
Цель данной работы состоит в изучении методов прогнозирования и в сравнении их друг с другом.
✅ Заключение
Таким образом, в работе изучены и построены различные модели прогнозирования распространения заболеваемости новым вирусом COVID-19 на данных по Томской области, представляющей собой временной ряд за период с 13.03.20 г. по 25.05.21 г.
Так же был выделен тренд, построена модель SARIMA, в которой параметры подобраны при помощи критерия Акаике. Модель имеет параметры SАRIМА(4,1,1,1,0,1)[12].
Проведен анализ построенных моделей, который показал, что скрытая марковская модель является наиболее оптимальной среди остальных.
Стоит заметить, что существуют другие виды моделей прогнозирования временных рядов, такие как: регрессионные, нейросетевые,
экспоненциального сглаживания, модели на базе классификационно- регрессионных деревьев. В будущем планируется изучить данные модели и выявить наиболее оптимальную среди полученных моделей.
Так же был выделен тренд, построена модель SARIMA, в которой параметры подобраны при помощи критерия Акаике. Модель имеет параметры SАRIМА(4,1,1,1,0,1)[12].
Проведен анализ построенных моделей, который показал, что скрытая марковская модель является наиболее оптимальной среди остальных.
Стоит заметить, что существуют другие виды моделей прогнозирования временных рядов, такие как: регрессионные, нейросетевые,
экспоненциального сглаживания, модели на базе классификационно- регрессионных деревьев. В будущем планируется изучить данные модели и выявить наиболее оптимальную среди полученных моделей.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.