Вопросы к экзамену по курсу "Методы прогнозирования"

1. Прогнозирование, его роль в современной жизни, науке и технике.
2. Классификация методов прогнозирования. Краткая характеристика методов.
3. Сетевое планирование и управление (СПУ).
4. Классификация зависимостей. Корреляционный анализ. Ранговая корреляция.
5. Метод наименьших квадратов (МНК) для детерминированных моделей. Его обусловленность.
6. Регрессионный анализ. Ковариационная матрица коэффициентов.
7. Регрессионный анализ. Оценка дисперсии остатков.
8. Регрессионный анализ. Доверительная область для коэффициентов.
9. Регрессионный анализ. Доверительные интервалы для регрессионной прямой и прогноза.
10. Значимость коэффициентов. Отсев факторов. Критерий Чоу.
11. Исследование остатков: постоянство математического ожидания.
12. Исследование остатков: постоянство дисперсии.
13. Исследование остатков: некоррелированность.
14. Исследование остатков: согласие с нормальным распределением.
15. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК).
16. Линеаризация кусочно-линейных, степенных и показательных моделей.
17. Временные ряды. Задачи исследования временных рядов.
18. Белый шум. Критерии случайности.
19. Двухвыборочные критерии.
20. Тренд. Локальное сглаживание. Эффект Слуцкого – Юла.
21. Глобальное сглаживание. Сезонность. Ортогональные полиномы.
22. Стационарные временные ряды. Процессы СС, АР, АРСС, АРПСС (определение).
23. Коррелограмма. Производящая функция. Частная коррелограмма.
24. Спектральная функция. Спектр. Физическая интерпретация.
25. Авторегрессия 1-го порядка. Производящая функция и спектр марковского процесса.
26. Авторегрессия 2-го порядка (процесс Юла). Производящая функция и спектр процесса Юла.
27. Производящая функция и спектр процессов СС, АР, АРСС.
28. Процесс Бокса – Дженкинса. Тренд. Элиминация тренда.
29. Процесс Бокса – Дженкинса. Выбор параметров. Выбор структуры.