Стандартные функции прогнозирования в Excel. Экспоненциальная аппроксимация.

Компьютерные информационные технологии (КИТ). Корпоративные информационные системы (КИС).

КИТ – способы использования вычислительной техники, программного обеспечения, систем связи и данных, подлежащих приему, передаче, обработке и хранению, и отражающие реальную действительность или интеллектуальную деятельность во всех сферах жизни общества. Основными чертами КИТ являются:

1. Структурированность правил обмена данными алгоритмов.

2. Массовое использование компьютерного сохранения и предоставления информационных ресурсов.

3. Возможность передачи информации с помощью цифровых компьютерных технологий на большие расстояния.

Компьютерные информационные технологии нуждаются в сложной профессиональной подготовке, весомых первоначальных затратах и компьютерной наукоемкой техники. Процесс их внедрения берет свое начало с проектирования, разработок и создания специального математического обеспечения, моделирования, создания информационного хранилища для данных и решений.

КИС — система, предназначенная для комплексной автоматизации всех видов хозяйственной деятельности компаний, а также корпораций, требующих единого управления. Главная задача КИС - эффективное управление всеми ресурсами предприятия (материально- техническими, финансовыми, технологическими и интеллектуальными) для получения максимальной прибыли и удовлетворения материальных и профессиональных потребностей всех сотрудников предприятия. В состав КИС должны войти средства для документационного обеспечения управления, информационной поддержки предметных областей, коммуникационное программное обеспечение, средства организации коллективной работы сотрудников и другие вспомогательные (технологические) продукты. Из этого, в частности, следует, что обязательным требованием к КИС является интеграция большого числа программных продуктов.

Программные и аппаратные средства КИС. Перспективы и направления развития КИС.

Все инф технологии принято делить на базовые и прикладные.

Базовые инф технологии реализуются на уровне взаимодействия электронно – вычислительной системы и являются основой для прикладных.

Прикладные инф технологии – типовые процедуры обработки информации в конкретной предметной области.

К базовым информационным технологиям относят

-микропроцессоры и вычислительная техника

-технологии искусственного интеллекта (экспертные системы и системы поддержки принятия решений, нейросети)

-сверхбольшие массивы информации

К прикладным:

- технологии автоматизации банковской деятельности;

- бухгалтерские пакеты;

- издательские системы;

- геодезические системы

Основные тенденции развития КИТ

-комбинированное использование распред и централиз обработки инф, архитектуры “Клиент - сервер”

-использование эффективных алгоритмов обработки информации

-широкое внедрение сетевых технологий и современных средств телекоммуникаций

-использование мультиметодологий и технологий виртуальной реальности при организации человеко–машинного интерфейса

Современные корпоративные системы позволяют изменять, создавать, а порой и моделировать бизнес-процессы для выявления скрытых резервов предприятия и в конечном итоге повышения отдачи от производства. Удобные инструменты для этого во многом и определяют удобство как самой эксплуатации и экономическую отдачу от внедрения корпоративной системы.

Математические модели решения экономических задач. Целевые функции, ограничения. Методы оптимизации.

Целевая функция - функция, экстремальное значение которой нужно найти в условиях экономических возможностей; показателем эффективности или критерием оптимальности.

Ограничения - экономические возможности.

Все это составляет математическую модель. Математическая модель задачи - это отражение оригинала в виде функций, уравнений, неравенств, цифр. Модель задачи математического программирования включает:

1) совокупность неизвестных величин

2) целевую функцию (функцию цели, показатель эффективности, критерий оптимальности, функционал задачи).

Целевая функция позволяет выбирать наилучший вариант из множества возможных. Наилучший вариант доставляет целевой функции экстремальное значение. Это может быть прибыль, объем выпуска или реализации, затраты производства, издержки обращения, уровень обслуживания или дефицитности, число комплектов, отходы. Математически ограничения выражаются в виде уравнений и неравенств. Их совокупность образует область допустимых решений (область экономических возможностей).

Методы оптимизации: метод перебора, поразрядного поиска, метод деления пополам, метод золотого сечения.

Основы прогнозирования. Аппроксимация. Среднеквадратическое отклонение.

Статистические методы прогнозирования — научная и учебная дисциплина, к основным задачам которой относятся разработка, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования на основе объективных данных. Для прогнозирования по временному ряду используют компьютерные программы — инструменты прогнозирования. Это позволяет автоматизировать большую часть операций при построении прогноза, а также позволяет избежать ошибок, связанных с вводом данных. следует выделить такие программы, как SPSS, Statistica, ForecastExpert

Аппроксимация (приближение) — научный метод, состоящий в замене одних объектов другими, в том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми. Аппроксимация позволяет исследовать числовые характеристики и качественные свойства объекта, сводя задачу к изучению более простых или более удобных объектов (например, таких, характеристики которых легко вычисляются, или свойства которых уже известны).

Среднеквадратическое отклонение (стандартное отклонение) —показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания.

Стандартные функции прогнозирования в Excel. Линейная аппроксимация.

Y=mx+b. В стандартном наборе функций Excel имеются функции, которые позволяют осуществить построение моделей с использованием метода среднеквадратического отклонения на основании следующих зависимостей:

1. Линейного приближения

2. Экспоненциального приближения

ЛИНЕЙН(известные значения y, известные значения x, константа, статистика) (построение уравнения регрессии)

ПРЕДСКАЗ (x;известные_значения_y;известные_значения_x). Вычисляет или предсказ. будущ. знач. по существующим значениям. То есть определяет прогнозируемое значение у для фиксированного значения х, не рассчитывая уравнение регрессии.

ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y;известные_значения_x;новые_значения_x;конст). Возвращает значения в соответствии с линейным трендом. Вычисляет прогнозируемое значение у, соответствующее заданному массиву х значений по существующим х и у значениям.

В отличие от предсказ, тенденция позволяет рассчитать значения y для массива значений х.

Стандартные функции прогнозирования в Excel. Экспоненциальная аппроксимация.

Y=b*m^x; Y = (b*(m1^x1)*(m2^x2)*...*(mn^xn)) В стандартном наборе функций Excel имеются функции, которые позволяют осуществить построение моделей с использованием метода среднеквадратического отклонения на основании следующих зависимостей:

1.Линейного приближения

2.Экспоненциального приближения

В состав функций экспоненциального приближения, относятся ЛГРФПРИБЛ и РОСТ

ЛГРФПРИБЛ(известн._значения_y;известные_значения_x;константа;статистика) (построение уравнения регрессии). В регрессионном анализе вычисляется экспоненциальная кривая, аппроксимирующая данные и возвращается массив значений, описывающий эту кривую. Поскольку данная функция возвращает массив значений, она должна вводиться как формула массива. Методы, которые используются для проверки уравнений, полученных с помощью функции ЛГРФПРИБЛ, такие же, как и для функции ЛИНЕЙН.

РОСТ(известн._значения_y;известные_значения_x;новые_значения_x;константа). Рассчитывает прогнозируемый экспоненциальный рост на основании имеющихся данных. Функция РОСТ возвращает значения y для последовательности новых значений x, задаваемых с помощью существующих x- и y-значений. Функция рабочего листа РОСТ может применяться также для для аппроксимации существующих x- и y-значений экспоненциальной кривой.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: