Модели. Построить граф биологической классификации видов. Используя граф, определить, какими признаками будут обладать следующие существа
![]()
|
Построить граф биологической классификации видов. Используя граф, определить, какими признаками будут обладать следующие существа. ![]() Класс ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() морских лилий змеехвосток брюхоногие голотурий двустворчатые ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() головоногие ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() кальмар ![]() устрица ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() голова Горгоны лилия стебельчатая осьминог каракатица теребра виноградная улитка кукумария трепанг мидия морской гребешок ![]() Числительные Представить информацию о классификации в русском языке в виде графа. Является ли полученный граф деревом? ![]() ![]() ![]() ![]() По значению По составу ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Количественные Порядковые Составные Сложные Простые ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() два шесть девятый второй Сто пятьдесят четыре Тридцать пять четыре пять пятьсот шестьдесят На основании исходных данных постройте аддитивную модель временного ряда
РЕШЕНИЕ Временной ряд – совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Аддитивная модель – модель вида: Y=T+S+E, где Т - трендовая компонента; S – циклическая компонента; Е – случайная компонента. Алгоритм построения аддитивной модели. Шаг 1. Выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней: Суммируем уровни ряда последовательно за каждый промежуток времени, в котором наблюдаются колебания со сдвигом на один момент времени и определяем условные величины показателя Y. ![]() Делим полученные величины на число моментов времени в промежутке и находим скользящие средние. ![]() Находим средние значения из двух последовательных скользящих средних – центрированные скользящие средние. ![]() Шаг 2. Оценка сезонной компоненты: Находим оценку сезонной компоненты, как разность между фактическими уровнями ряда и центрированными скользящими средними. ![]() Находим средние оценки сезонной компоненты за каждый промежуток времени, в котором наблюдаются колебания. 3. Исходя из условия взаимопогашения сезонных воздействий определяем корректирующий коэффициент k: в аддитивной модели; где n – период колебаний. 4. Рассчитываем скорректированные значения сезонных компонент: в аддитивной модели: ![]() Шаг 3. Элиминирование влияния сезонной компоненты: Находим значения Т+Е как Y-S – в аддитивной модели. Шаг 4. Определение трендовой компоненты ряда. 1. Трендовая компонента ряда определяется с построения регрессионной модели, параметры которой находятся методом наименьших квадратов. 2. С уравнения регрессии находим уровни трендовой компоненты Т для каждого момента времени t. Шаг 6. Находим значения Т+S. Шаг 7. Находим случайную компоненту Е= Y-(T+S) Шаг 8. Оценка качества модели. 1. Находим сумму квадратов случайной компоненты. ![]() ![]() |