Interpolation & Prediction

ivan gabrovski

Утрымлівае аб’явы

Пра гэту праграму

Прыкладанне прызначана для інтэрпаляцыі рэальных функцый з адной зменнай. Функцыі ўяўляюць сабой набор кропак (X, Y). Могуць прымяняцца наступныя метады інтэрпаляцыі: Ньютана, Эйткена, кубічны метад Эрміта, кардынальная сплайн-інтэрпаляцыя, сплайн Катмула-Рома, сплайн Каханека-Бартлса, лінейная інтэрпаляцыя і інтэрпаляцыя бліжэйшага суседа.
Калі функцыя з'яўляецца часовым шэрагам, то для выяўлення ўнутраных цыклаў можна прымяніць метады прагназавання і разліку аўтакарэляцыі.
Прымяняюцца наступныя метады статыстычнага прагназавання - экспанентна ўзважанае слізгальнае сярэдняе; - простая слізгальная сярэдняя; - лінейнае экспанентнае ўзважванне; - Лінейнае экспанентнае згладжванне Холта; і дадатковая тэндэнцыя запаволення. Вылічваецца сярэдняе значэнне і стандартнае адхіленне памылак прагнозу.
Функцыі, вынікі іх апрацоўкі і прагнозы могуць захоўвацца ў базе дадзеных тыпу Sqlit або ў выбранай тэчцы. Табліцы з гэтымі дадзенымі можна экспартаваць для друку, напрыклад, з дапамогай браўзера Sqlit або праз Інтэрнэт.

Прыкладанне прызначана для інтэрпаляцыі рэальных функцый з адной зменнай і для статыстычнага прагназавання

інтэрпаляваць рэчаісныя функцыі (набор кропак (X, Y)) ад адной зменнай
могуць прымяняцца метады інтэрпаляцыі: Ньютана, Эйткена, кубічнага Эрміта, кардынальны сплайн
Сплайн Катмула-Рома, сплайн Каханека-Бартлса, лінейная інтэрпаляцыя і інтэрпаляцыя бліжэйшага суседа.
могуць прымяняцца статыстычныя прагнозы - экспанентна ўзважанае слізгальнае сярэдняе; - простая слізгальная сярэдняя;
лінейнае экспанентнае ўзважванне; - Лінейнае экспанентнае згладжванне Холта; і дадатковая тэндэнцыя запаволення.
дадзеныя вынікаў можна экспартаваць і адпраўляць праз Інтэрнэт
стварэнне, выдаленне і выбар папкі для захавання вынікаў даных