Разработка математической модели изменения температуры воздуха. Построение на основе результатов моделирования комплексных методик, позволяющих произвести прогнозирование - Курсовая работа
Асимптотические свойства оценивателей как обоснование для статистических выводов, получаемых при выборках большего объема. Представление класса многомерных динамических моделей. Особенности алгоритмизации процессов определения параметров модели.
При низкой оригинальности работы "Разработка математической модели изменения температуры воздуха. Построение на основе результатов моделирования комплексных методик, позволяющих произвести прогнозирование", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Слово "модель" имеет разные трактовки, связанные с многообразием использования этого термина. Поскольку в действительности математические модели практически никогда не являются точной копией исследуемой системы, в данном случае модель формулируется с точки зрения достижения с помощью модели конкретной цели. Процесс в момент времени будем рассматривать как сумму двух частей: части, являющейся функцией всех наблюдений до момента времени , и чисто случайной составляющей : , (1.1) где - совокупность наблюдений вектора до момента времени включительно; - вектор неизвестных коэффициентов модели; - управляющее воздействие, либо экзогенный фактор, - последовательность независимых, одинаково распределенных величин; - детерминированная функция. Поскольку мы ввели в правую часть уравнения (2.1) шум чтобы компенсировать недостатки модели, то естественно за счет подбора вида функции и вектора коэффициентов модели сделать влияние шума минимальным, а в качестве критерия выбрать минимум дисперсии шума : . Такую оценку для вектора коэффициентов модели называют оценкой квазимаксимального правдоподобия на основе ограниченной информации (не учитываются другие уравнения модели).
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
