31811

Фактографические методы прогнозирования решения

Доклад

Менеджмент, консалтинг и предпринимательство

Фактографические методы прогнозирования решения. Фактографические методы базируются на фактически имеющемся информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. Экспертные методы базируются на информации которую поставляют специалистыэксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения этого мнения. Комбинированные методы выделены в отдельный класс чтобы можно было относить к нему методы со смешанной информационной основой в которых в качестве первичной информации используются фактографическая и...

Русский

2013-09-01

26 KB

28 чел.

Фактографические методы прогнозирования решения.

Фактографические методы базируются на фактически имеющемся информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. Экспертные методы базируются на информации, которую постав-ляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных про-цедур выявления и обобщения этого мнения. Комбинированные методы выделены в отдельный класс, чтобы можно было отно-сить к нему методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации используются фактографическая и экспертная. Например, при проведении экспертного опроса участникам представляют цифровую информацию об объекте или фактографические прогнозы, либо, наоборот, при экстраполяции тенденции наряду с фактическими данными используют экспертные оценки.

Состоит из:

1Статистический метод:

а)Методы многофакторного прогнозирования(регрессионной, имитационной модели)

б)Методы однофакторного прогнозирования (метод авторегрессии)

2Экстрополяция – аналитический метод принятия решения, примером которого служит прогнозирование значений какой-либо величины по имеющимся данным.

3Интерполяций – проц вычисления промежуточных значений ф-й на основе заданного ряда значений этой функции

4Спектрльного анализа – метод кот позволяет прогнозировать процессы, динамика которых содержит колебательные или гармонические данные, основанные на анализе периодограмм (сезонный спрос)

5Факторный – позволяет производить max-возможный учет совокупности переменных, хар-х объект и взаимосвязи между ними.

6Анализ публикаций – позволяет выявить направление развития техники, науки и организовать подбор перспективных материалов по интересующей тематике, путем исследования закономерных изменений количества и качества публикуемой инф.

7Анализ динамики патентования – по динамике интенсивности публикаций можно спрогнозировать развитие того или иного научно-технического направления.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

42727. Запільна блок-схема 28.5 KB
  Накресліть схему лінійного алгоритму. Накресліть схему розгалуженого алгоритму. Як конструювати схему алгоритму.
42729. Найти минимальную сумму элементов в строках двумерного массива 58 KB
  Для проверки подлинности работы программы необходимо сверить результаты работы программы и результаты ручного тестирования. Если они сойдутся, то программа выполнена правильно. Для упрощения вычислений заполним массив цифрами
42730. ЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ 178.5 KB
  В данной лабораторной работе мы будем рассматривать способ построения линейного решающего правила на основе обучения одного формального нейрона. Модель нейрона Нейрон представляет собой формализованную модель биологического нейрона.4 Простейший нейрон В общем виде функционирование нейрона подчиняется следующему выражению: где: вектор входного сигнала весовой вектор T порог f функция активации. Весовой вектор порог и функция активации определяют поведение нейрона то как он реагирует на входные данные.
42731. РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ РАСЧЕТА ПОТРЕБНОСТИ В КОРМАХ НА ПАСТБИЩНЫЙ ПЕРИОД 70 KB
  Исходя из наличия поголовья сельскохозяйственных животных структуры и организации стада структуры суточных рационов и норм кормления рассчитать потребность в кормах по ферме на пастбищный период в кормовых единицах и физическом весе по видам корма и половозрастным группам. Промежуточными данными должны быть: Поголовье по половозрастным группам; Потребность в кормах в сутки на одну голову кормовые единицы и физический...
42732. Работа с файлами в С# 288.5 KB
  Потоки в С Под файлом обычно подразумевается именованная информация на внешнем носителе например на жестком или гибком магнитном диске. Логически файл можно представить как конечное количество последовательных байтов поэтому такие устройства как дисплей клавиатура и принтер также можно рассматривать как частные случаи файлов.
42733. Простейшие классы 160 KB
  Методы и свойства должны обеспечивать непротиворечивый полный минимальный и удобный интерфейс класса. В программе должна выполняться проверка всех разработанных элементов класса.1 Классы в C Работу с классами рассмотрим на следующем примере. Создайте новое консольное приложение для C и введите следующий текст: using System; nmespce test { Начало класса clss Worker { public int ge=0; public string nme; } Конец класса clss Test { [STThred]...
42734. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ С УНАСЛЕДОВАННЫМ ПРОГРАММНЫМ КОДОМ 167.37 KB
  Очень часто сборки .NET должны успешно взаимодействовать со сложными приложениями, где значительную часть кода составляют классические СОМ- серверы. Код модулей СОМ является двоичным и платформенно-зависимым (в отличие от полностью платформенно-независимого кода IL). СОМ-серверы работают с уникальным набором типов данных (BSTR, VARIANT и т. п.), содержание которых в разных языках программирования сильно различается.
42735. Разработка и использование ActiveX ФОРМ 552 KB
  Шифр скитала многократно совершенствовался в последующие времена Шифрующие таблицы С начала эпохи Возрождения конец XIV столетия начала возрождаться и криптография. В разработанных шифрах перестановки того времени применяются шифрующие таблицы которые в сущности задают правила перестановки букв в сообщении В качестве ключа в шифрующих таблицах используются' размер таблицы; слово или фраза задающие перестановку особенности структуры таблицы. Одним из самых примитивных табличных шифров перестановки является простая перестановка для...