Interpolation & Prediction

ivan gabrovski

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La aplicación está destinada a interpolar funciones reales a partir de una única variable. Las funciones son un conjunto de puntos (X, Y). Se pueden aplicar los siguientes métodos de interpolación: método de Newton, Aitken, método cúbico de Hermite, interpolación cardinal spline, spline de Catmul-Rom, spline de Kochanek-Bartls, interpolación lineal e interpolación del vecino más cercano.
Si la función es una serie de tiempo, entonces se pueden aplicar métodos para predecir y calcular la autocorrelación para detectar ciclos internos.
Se aplican los siguientes métodos de predicción estadística: una media móvil ponderada exponencialmente; - media móvil simple; - pesaje exponencial lineal; - suavizado exponencial lineal de Holt; y una tendencia adicional a la desaceleración. Se calculan la media y la desviación estándar de los errores de pronóstico.
Las funciones, los resultados de su procesamiento y las previsiones se pueden almacenar en una base de datos de tipo Sqlit o en la carpeta seleccionada. Las tablas con estos datos se pueden exportar para imprimir, por ejemplo, utilizando el navegador Sqlit o por Internet.

La aplicación está destinada a la interpolación de funciones reales a partir de una única variable y a la predicción estadística.

interpolar funciones reales (conjunto de puntos (X, Y)) a partir de una sola variable
Se pueden aplicar métodos de interpolación: Newton, Aitken, Hermite cúbico, spline cardinal.
Spline de Catmul-Rom, spline de Kochanek-Bartls, interpolación lineal e interpolación del vecino más cercano.
se pueden aplicar predicciones estadísticas: media móvil ponderada exponencialmente; - media móvil simple;
pesaje exponencial lineal; - suavizado exponencial lineal de Holt; y una tendencia adicional a la desaceleración.
Los datos de resultados se pueden exportar y enviar por Internet.
crear, eliminar y seleccionar una carpeta para almacenar los resultados de los datos