В книге “Проверка точности интервального прогнозирования на основе доверительных оценок вероятности” автор Ю.М. Краковский предлагает алгоритмическое и программное обеспечение для прогнозирования динамических показателей с использованием адаптивной вероятностной кластерной модели. Вместо неизвестных вероятностей автор учитывает одновременно точечные и интервальные оценки, выбор доверительной вероятности позволяет улучшить точность интервального прогнозирования.
В статье показаны результаты, полученные с использованием языка программирования “R”. На основе этого языка был создан специальный программный комплекс, который предоставляет конечный пользователь.
Такой подход позволяет повысить качество принятия управленческих решений и улучшить точность прогнозирования динамических показателей.
Книга Ю.М. Краковского “Проверка точности интервального прогнозирования на основе доверительных оценок вероятности” представляет собой исследование, посвященное разработке алгоритмов и программного обеспечения для интервального прогнозирования динамики динамических показателей с использованием вероятностно-статистических кластерных моделей. В книге рассматриваются вопросы учета точечных и интервальных оценок вероятностей при заданной доверительной вероятности, что позволяет повысить точность интервального прогнозирования.
Результаты исследования получены с использованием языка программирования “R” и специального программного комплекса для конечного пользователя, разработанного на его основе. Это позволяет упростить процесс разработки и использования алгоритмов прогнозирования, а также повысить эффективность и точность принимаемых управленческих решений в различных областях.
Электронная Книга «Проверка точности интервального прогнозирования на основе доверительных оценок вероятностей» написана автором Ю. М. Краковский в 2017 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
Серии: Прикладная информатика. Научные статьи
Описание книги от Ю. М. Краковский
Предложено алгоритмическое и программное обеспечение интервального прогнозирования динамических показателей на основе адаптивной вероятностно-статистической кластерной модели, когда вместо неизвестных вероятностей учитываются одновременно их точечные и интервальные оценки при выбранной доверительной вероятности. Показано, что такой комбинированный подход приводит к улучшению точности интервального прогнозирования и, как следствие, повышает качество принятия управленческих решений. Все результаты в данной статье получены с использованием свободно распространяемого языка программирования для статистической обработки данных «R», на базе которого создан специальный программный комплекс для конечного пользователя.
