Interpolation & Prediction

ivan gabrovski

Innehåller annonser

Om appen

Applikationen är avsedd att interpolera reella funktioner från en enda variabel. Funktioner är en uppsättning punkter (X, Y). Följande interpolationsmetoder kan användas: Newtons, Aitkens, cubic Hermites metod, kardinalsplineinterpolation, Catmul-Roms spline, Kochanek-Bartls spline, linjär interpolation och närmaste granninterpolation.
Om funktionen är en tidsserie kan metoder för att förutsäga och beräkna autokorrelation användas för att detektera interna cykler.
Följande metoder för statistisk förutsägelse används - ett exponentiellt viktat glidande medelvärde; - enkelt glidande medelvärde; - linjär exponentiell vägning; - Holts linjära exponentiella utjämning; och en ytterligare avtagande trend. Medelvärdet och standardavvikelsen för prognosfelen beräknas.
Funktionerna, resultaten av deras bearbetning och prognoserna kan lagras i en databas av typen Sqlit eller i vald mapp . Tabeller med dessa data kan exporteras för utskrift, till exempel med hjälp av webbläsaren Sqlit eller via Internet.

Applikationen är avsedd att interpolera reella funktioner från en enda variabel och för statistisk förutsägelse

interpolera reella funktioner (uppsättning punkter (X, Y)) från en enda variabel
kan tillämpas interpolationsmetoder: Newtons, Aitkens, cubic Hermite, kardinalspline
Catmul-Roms spline, Kochanek-Bartls spline, linjär interpolation och närmaste granne interpolation.
kan tillämpas statistiska förutsägelser - exponentiellt vägt glidande medelvärde; - enkelt glidande medelvärde;
linjär exponentiell vägning; - Holts linjära exponentiella utjämning; och en ytterligare avtagande trend.
resultatdata kan exporteras och skickas via Internet
skapa, ta bort och välja en mapp för lagringsdataresultat