Добірка наукової літератури з теми "Статистичне прогнозування"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Статистичне прогнозування".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Статистичне прогнозування"
1
Zaiets, Svitlana. "СТАТИСТИЧНЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ПОКАЗНИКІВ РІВНЯ ЖИТТЯ НАСЕЛЕННЯ В КОНТЕКСТІ СТАЛОГО РОЗВИТКУ". Європейський науковий журнал Економічних та Фінансових інновацій 2, № 6 (23 грудня 2020): 132–45. http://dx.doi.org/10.32750/2020-0212.
Повний текст джерелаАнотація:
В статті досліджено сутність і значення прогнозування основних показників рівня життя населення для формування стійкого економічного розвитку країни.
Статистичне прогнозування рівня життя населення є інформаційною базою для визначення цілей та напрямів соціально-економічного розвитку країни, розроблення орієнтовних макроекономічних параметрів та їх обґрунтування, а також прийняття управлінських рішень щодо досягнення бажаного рівня життя населення.
Вихідною базою для прогнозування рівня життя населення, визначення основних напрямів розвитку країни є запропонована система статистичних показників рівня життя населення України за 2010–2019 рр. Основними з них є такі макроекономічні показники, як: валовий внутрішній продукт в розрахунку на душу населення, індекс інфляції, середня тривалість життя, індекс людського розвитку, тощо.
Методологічною основою дослідження є широко відомий метод кореляційно-регресійного аналізу. Регресійний аналіз проведено на основі побудованих рівнянь тренду для кожної із досліджуваних залежних змінних величин. Зокрема, статистичною базою для прогнозування рівня життя населення в контексті сталого економічного розвитку стали два ключові макроекономічні індикатори – валовий внутрішній продукт у розрахунку на одного зайнятого та оплата праці найманих працівників у розрахунку на одного зайнятого. Обґрунтовано доцільність статистичного прогнозування цих індикаторів для дослідження перспектив розвитку рівня життя в країні.
Валовий внутрішній продукт відображає стан економіки в державі і використовується для оцінки результатів виробництва та споживання, темпів економічного зростання, продуктивності праці, а також формує уявлення про загальний матеріальний добробут населення. Рівень заробітної плати як соціально-економічна категорія є основним джерелом доходів зайнятого населення і значною мірою характеризує матеріальний стан членів суспільства.
Практичні результати прогнозування рівня життя є основою для обґрунтування та прийняття управлінських рішень щодо подальшого соціально-економічного розвитку країни. Визначено довірчі межі, в яких буде знаходитися обсяг валового внутрішнього продукту в розрахунку на одного зайнятого та оплата праці найманих працівників у розрахунку на одного зайнятого в Україні у 2020 р.
Сьогодні в умовах невизначеності і швидких змін внутрішнього та зовнішнього середовища важливо передбачати можливі варіанти розвитку ключових показників рівня життя населення та вміти упередити настання можливих небажаних наслідків і тенденцій світової пандемії, що мала свій початок у 2020 році.
2
Черненко, Д. І. "Статистичне прогнозування кон"юнктури ринку лабораторних медичних послуг в Україні". Бізнес Інформ, № 4 (2015): 263–68.
Знайти повний текст джерела
3
Захожай, К. В. "Статистичне прогнозування загального фонду видатків на охорону здоров"я Державного бюджету України на 2014". Статистика України, № 2 (57) (2012): 76–79.
Знайти повний текст джерела
4
Goloborodko, A. Y., and N. O. Plevako. "Statistical Forecasting of the Development Trends in the Telecommunications Sphere of the Economy in the Context of Digitalization." Business Inform 12, no. 515 (2020): 265–70. http://dx.doi.org/10.32983/2222-4459-2020-12-265-270.
Повний текст джерелаАнотація:
This article is concerned with the actual problem of statistical forecasting of the development trends in the telecommunications sphere of the economy in the context of digitalization. During the globalization of digital transformation processes, forecasting the development of the telecommunications sphere is one of the effective ways for Ukraine to enter a ranked position in the international market. The article carries out a comprehensive study and allocates the main trends in the development of the telecommunications sphere of the Ukrainian economy according to the following indexes of the international rating: development of electronic government; openness of digital space; innovativeness of technologies and degree of development of human capital. According to the assessment of the state of the telecommunications sphere, the main problems are defined and the directions of digital transformations are allocated. The impact of development of the digital economy on the reformatting of many spheres of economic and social life is proved. For a complex and well-grounded scientific forecasting, methods on the basis of systematization of both the search and the scientific approaches were used. On the basis of extrapolation of data, the forecasting of the ranked place of Ukraine by three indexes is made, namely: EGDI – E-Government Development Index, ICT Development Index – IDI, Global Open Data Index – GODI. For the successful implementation of the Conception of development of the digital economy of Ukraine, increasing the level of development of telecommunications and digitalization, achieving effective management of the telecommunications sphere of the economy in general, the main indicators of forecasting the development of digitalization of the telecommunications industry for the strategic perspective are defined.
5
Краєвський, В. М., Н. В. Параниця та С. В. Петруха. "Методичні підходи до аналізу макроекономічних показників зовнішньої торгівлі України". Економічний вісник. Серія: фінанси, облік, оподаткування, № 7 (14 вересня 2021): 52–60. http://dx.doi.org/10.33244/2617-5932.7.2021.52-60.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розкрито природу операцій з імпорту; дано визначення сутності нормативно-правового забезпечення обліку імпортних операцій на території України. У роботі проведено аналіз економічних чинників, що впливають на експорт та імпорт товарів, розглянуто основні методи прогнозування показників зовнішньої торгівлі, дано статистичну оцінку особливостей зовнішньоторговельної та економічної ситуацій в України в сучасних умовах. Проведено порівняльний аналіз понять «оподаткований імпорт» та «статистичний імпорт».
Здійснено комплексний економіко-статистичний аналіз сучасного стану статистичної методології України.
6
Наумова, М. А., та Н. С. Гончарук Н.С. "ФОРМУВАННЯ ДОХОДІВ НАСЕЛЕННЯ УКРАЇНИ ЯК ОДИН З ЧИННИКІВ ФУНКЦІОНУВАННЯ РИНКУ ПРАЦІ". Підприємництво та інновації, № 13 (31 серпня 2020): 83–88. http://dx.doi.org/10.37320/2415-3583/13.16.
Повний текст джерелаАнотація:
В умовах сучасної невизначеності та соціально-економічної нестабільності, кризової ситуації в економіці та державі, несприятливого впливу глобальних змін у світовій економіці, четвертої індустріальної революції та пандемії Covid-19 зростає актуальність постійного моніторингу та аналізу соціально-економічних умов життя населення України. Метою статті є статистичне дослідження поточного стану доходів населення України, аналіз динаміки його основних джерел, побудова системно-динамічної моделі, прогнозування зайнятості та доходів населення на її основі. У статті проаналізовано динаміку структури доходів населення. Проведено дослідження динаміки середньомісячної заробітної плати, визначено позитивну тенденцію її зростання останніми роками. Зроблено порівняльний аналіз коефіцієнта Джині України із сусідніми країнами. Представлено результати моделювання доходів населення та зайнятості за допомогою системно-динамічного моделювання. Визначено прогнозні значення основних показників ринку праці на 2021 рік, а саме показники чисельності зайнятого населення, доходів та рівня бідності населення. Запропоновано низку заходів у сфері державного регулювання, які спрямовані на побудову соціально орієнтованої ринкової економіки.
7
Zelinskaya, A. V. "Цитологічні та імуноцитохімічні прогностичні чинники радіойодрезистентності метастазів папілярного раку щитоподібної залози". Endokrynologia 24, № 2 (23 липня 2019): 117–22. http://dx.doi.org/10.31793/1680-1466.2019.24-2.117.
Повний текст джерелаАнотація:
Мета — виявлення кореляції цитологічних ознак кістозної дегенерації в пунктатах метастазів, виявлених у поопераційний період, та їх здатності до накопичення радіойоду. Матеріал і методи. Порівнювали частоту виявлення цих ознак у пунктатах радіойодрезистентних (РЙРМ), радіойодчутливих метастазів (РЙЧМ) і загальній групі метастазів тиреоїдних папілярних карцином та зіставляли отримані дані з частотою виявлення ознак кістозної дегенерації в гістологічних препаратах РЙРМ і загальної популяції метастазів папілярного раку щитоподібної залози (ПРЩЗ). Цитологічні та імуноцитохімічні дослідження з використанням моноклональних антитіл проти тиреоїдної пероксидази, цитокератину № 17 проводили на матеріалі пункційних біопсій 42 метастазів ПРЩЗ, виявлених перед тиреоїдектомією та радіойодтерапією, та 50 метастазів, виявлених після тиреоїдектомії та радіойодтерапії (35 — РЙРМ, 15 — РЙЧМ). Проаналізовано висновки патогістологічного дослідження 42 метастазів ПРЩЗ, виявлених перед тиреоїдектомією та радіойодтерапією, та 35 РЙРМ. Статистичне опрацювання даних виконували за методами Колмогорова – Смирнова‚ Манна – Уїтні та кореляційного аналізу. Розрахунки виконано в пакеті Statistica 11.0. Результати. За допомогою кореляційного аналізу виявлено значущий зв’язок між радіойодрезистентністю та наявністю кістозної дегенерації (Фі-коефіцієнт кореляції –0,5, тетрахоричний коефіцієнт кореляції –0,7). Отримані дані, а також той факт, що ознаки кістозної дегенерації легко визначаються на матеріалі ТАПБ, дозволяють запропонувати визначення цитологічних ознак кістозної дегенерації в пунктатах метастазів ПРЩЗ, виявлених у поопераційний період, для прогнозування їх радіойодрезистентності та, відповідно, визначення тактики їх лікування (радіойодтерапія або хірургічне лікування). Кореляційний аналіз наявності ознак кістозної дегенерації, експресії цитокератину № 17 і тиреоїдної пероксидази в групі РЙРМ ПРЩЗ показав, що вони є незалежними чинниками прогнозу нечутливості до раді-ойодтерапії. Висновки. Уперше показано, що радіойодрезистентність метастазів ПРЩЗ корелює з наявністю цитологічних ознак кістозної дегенерації в метастазах, виявлених у поопераційний період, що може використовуватись як новий метод цитологічного прогнозування радіойодрезистентності та ефективності радіойодтерапії. Наявність кістозної дегенерації та експресії цитокератину № 17 і тиреоїдної пероксидази в метастазах, виявлених у поопераційний період, є незалежними цитологічними прогностичними чинниками радіойодрезистентності ПРЩЗ.
8
Golovanova, M., та D. Golovanov. "ЗАСТОСУВАННЯ ЛАНЦЮГ МАРКОВА ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ МІСТКОСТІ РИНКОВИХ СЕГМЕНТІВ В УМОВАХ ЦИФРОВОЇ ТРАНСФОРМАЦІЇ ПОВЕДІНКИ ПОКОЛІНЬ СПОЖИВАЧІВ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, № 55 (21 червня 2019): 89–98. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.3.089.
Повний текст джерелаАнотація:
Проблема вдосконалення методів дослідження споживачів і розроблення принципово нових поточних і майбутніх прогнозів попиту підвищеної якості з урахуванням споживацької поведінки і ефективного управління нею в умовах цифрової трансформації суспільства є актуальною і маже зовсім невирішеною. Аналіз математичних моделей прогнозування попиту та прогнозування місткості ринку показав, що моделі, як правило, базуються на виявленні загальних і стійких закономірностей та зв'язків, аналізу тенденцій та їх екстраполяції. Розроблення економікоматематичних моделей с урахуванням факторів турбулентного середовища поведінки різних поколінь споживачів потребує відповідного математичного апарату, механізмів збору статистичних даних та побудови відповідних моделей. Особу увагу слід приділяти прогнозуванню споживчої поведінки так званого «Покоління Z», яка формується під впливом інтенсивного розвитку цифрових технологій та має низку особливостей. В умовах коли більшість товарів на сучасному ринку представлено декількома виробниками, великою кількістю товарних марок, а стимулювання збуту з боку виробників та продавців мають стрибкоподібний характер, при цьому реакція покупців на той чи інший товар залежить від безлічі факторів, прогноз обсягів збуту може ґрунтуватися на статистичній оцінці зміни уподобань споживачів до продукції окремих видів і виробників. До евристичних методів прогнозування частки ринку товару можна віднести метод споживчої оцінки з використанням ланцюгів Маркова, в основі якого лежить обчислення матриці переходу, елементами якої є ймовірності переходу прогнозованих параметрів з одного стану в інший, від одної товарної марки до іншої. Економіко-математичне моделювання місткості ринкових сегментів з використанням ланцюгів Маркова має нескладні розрахунки, є простим у застосуванні, має можливість відстежити тенденції і причини змін при дослідженні динаміки попиту різних сегментів ринку.
9
Іванов, С. М. "МЕТОД ПРОГНОЗУВАННЯ В ЕПОХІ - ПРОМИСЛОВОСТІ 4.0". Visnik Zaporiz'kogo nacional'nogo universitetu. Ekonomicni nauki, № 2 (50) (12 серпня 2021): 127–33. http://dx.doi.org/10.26661/2414-0287-2021-2-50-24.
Повний текст джерелаАнотація:
Для збільшення швидкості передачі даних, забезпечуючи доступ до багато- вимірних даних, використовується Big Data як інструмент в умовах промис- ловості 4.0. На основі моделі MapReduce ви можете використовувати сучасні інструменти для роботи з великими даними. Тому в роботі досліджуються великі дані як єдине централізоване джерело інформації для всієї предметної області. Крім того, у цій роботі пропонується структура системи прогнозування нейронної мережі, яка включає багато баз даних, де транзакції обробляються в режимі реального часу. Для прогнозування багатовимірних даних нейронної мережі розглядається і будується мережа в Matlab. Матриця вхідних даних та матриця цільових даних, які визначають вхідну статистичну інформацію, використовуються для навчання нейронної мережі. Розглянуто застосування алгоритму Левенберга-Марквардта для навчання нейронної мережі. Також представлені результати тренувального процесу нейронної мережі в Matlab. Представлені отримані результати прогнозування, що дозволяє зробити висно- вок про переваги нейронної мережі у багатовимірному прогнозуванні.
10
Semenenko, Oleh, Yuzef Dobrovolskyi, Victoriia Koverga, Serhii Mytchenko, Ivan Motrunych та Maria Yarmolchyk. "Прогноз економічних наслідків першої стадії російсько-української війни для Росії". Journal of Scientific Papers "Social development and Security" 12, № 2 (4 квітня 2022): 31–43. http://dx.doi.org/10.33445/sds.2022.12.2.3.
Повний текст джерелаАнотація:
Мета роботи: на основі статистичних даних щодо втрат та витрат Росії у російсько-українській війні провести прогнозування можливих наслідків для економіки Росії за різної тривалості активної фази ведення бойових дій на території України з урахуванням наслідків економічних санкцій проти Росії введених країнами світу за напад на Україну.
Дизайн/Метод/Підхід дослідження: основними методами досліджень є методи статистичного аналізу, воєнно-економічного аналізу, експертного опитування та методи прогнозування.
Результати дослідження: зібрано статистичну інформацію та проведено аналіз втрат та витрат Росії за 38 днів російсько-української війни; на основі отриманих результатів здійснено прогнозування можливих наслідків для економіки Росії за різних термінів тривалості війни, а також визначено погляди щодо подальшого розвитку подій для Росії та України.
Теоретична цінність дослідження: основним результатом досліджень за тематикою статті є оцінки стану економіки Росії за різної тривалості війни.
Тип статті: описовий та розрахунково-аналітичний.
Дисертації з теми "Статистичне прогнозування"
1
Білоцерківський, Олександр Борисович, та Олександр Миколайович Гаврись. "Статистичне прогнозування та моделювання видобутку природного газу в Україні за 2007-2009 рр". Thesis, Хмельницький університет управління та права, 2010. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/22643.
Повний текст джерелаАнотація:
Проведено моделювання часового ряду з видобутку природного газу в Україні, тобто виділено тренд, випадкову та сезонну складові. Для вирівнювання ряду динаміки використовувався метод збільшення інтервалів та метод аналітичного вирівнювання. Визначено вид лінії тренду: лінійна функція, – та одержано її параметри. Одержано точковий прогноз щодо видобутку природного газу в Україні на 2010 рік. Результати показують, що сезонність видобутку природного газу в Україні за 2007–2009 р.р. має чітко виражений характер: найбільший видобуток спостерігається у 1-му кварталі, а найменший – у 3-му кварталі, що пов'язано з більшими витратами газу в опалювальний період.
2
Білоцерківський, Олександр Борисович. "Статистичне прогнозування та моделювання реалізації молочної продукції в Україні на прикладі ЗАТ "Галичина"". Thesis, Хмельницький університет управління та права, 2011. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/22591.
Повний текст джерелаАнотація:
Проведено моделювання часового ряду з реалізації молочної продукції в Україні, тобто виділено тренд, випадкову та сезонну складові. Для вирівнювання ряду динаміки використовувався метод збільшення інтервалів та метод аналітичного вирівнювання. Визначено вид лінії тренду: лінійна функція, – та одержано її параметри. Одержано точковий прогноз щодо реалізації молочної продукції в Україні на 2011 рік. Результати показують, що сезонність в коливанні цін на молочну продукцію в Україні за 2007–2009 р.р. має чітко виражений характер.
3
Воскобойнік, І. І. "Статистичний аналіз та прогнозування рівня злочинності в Україні". Thesis, Одеський національний економічний університет, 2020. http://dspace.oneu.edu.ua/jspui/handle/123456789/12542.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі розглядаються теоретичні та методологічні питання щодо статистичної оцінки правопорушень та злочинності в Україні.
Проаналізовано динаміку рівня злочинності в Україні та проаналізована структура злочинів. Проведено аналіз регіональних особливостей розповсюдженості злочинності в Україні. Проведено аналіз тенденції розвитку та рівня злочинності в Україні.The paper considers theoretical and methodological issues related to statistical assessment of offenses and crime in Ukraine. The dynamics of the crime rate in Ukraine is analyzed and the structure of crimes is analyzed. The analysis of regional features of crime prevalence in Ukraine is carried out. An analysis of development trends and crime rates in Ukraine.
4
Малік, Тимур Імтіазович. "Статистична модель прогнозування вартості автомобіля за даними автомобільного ринку України". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37545.
Повний текст джерелаАнотація:
Дипломна робота містить: 117 с., 13 табл., 29 рис., 2 дод. та 46 джерел.
Об’єктом дослідження є вибірка даних вторинного автомобільного ринку України за 2020 рік.
Предметом дослідження є методи інтелектуального аналізу даних на основі регресії з використанням дерев рішень.
Програмною мовою обрано Python.
Метою роботи є визначення найкращої моделі для виконання прогнозу ціни автомобіля використовуючи дані вторинного автомобільного ринку України.
В роботі проведено дослідження застосування дерев рішень та різних методів, що засновуються на них в розглядаємій задачі при прогнозуванні на основі існуючих даних 2020 року. Виділено основні фактори, які впливають на ціну.
У ході дослідження було встановлено, що метод випадкових лісів дає хороші результати на досліджуваних даних. Планується розвивати роботу у напрямку дослідження застосування даного методу з метою подальшого зменшення похибки прогнозування у різних задачах, пов’язаних з прогнозуванням цін не лише автомобілів, але і інших транспортних засобів.The bachelors work consists of: 117 p., 13 tables, 29 fig., 2 add. and 46 references. The object of the study is a sample of data from the secondary automotive market of Ukraine for 2020. The subject of research is methods of data mining based on regression using decision trees. Python is selected as the programming language. The aim of the work is to determine the best model for forecasting the price of a car using data from the secondary car market of Ukraine. The study of the application of decision trees and various methods based on them in this problem in forecasting based on existing data for 2020. The main factors that affect the price are highlighted. In course of the study, it was found that the method of random forests gives good results on the studied data. It is planned to develop work in the direction of research on the application of this method in order to further reduce the forecasting error in various tasks related to forecasting the prices not only of cars but also of other vehicles.
5
Бідюк, П. І., Є. О. Демківський та Т. І. Демківська. "Прогнозування нестаціонарних фінансово-економічних процесів". Thesis, Київський національний університет технологій та дизайну, 2020. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/16442.
Повний текст джерела
6
Ярош, К. Є., Сергій Володимирович Коваленко та Світлана Миколаївна Коваленко. "Розробка програмного забезпечення для прогнозування даних". Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2016. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/46580.
Повний текст джерела
7
Демківський, Є. О., та Т. І. Демківська. "Застосування авторегресійних моделей високих порядків для прогнозування нестаціонарних процесів". Thesis, Київський національний університет технологій та дизайну, 2021. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/19197.
Повний текст джерела
8
Сопілков, Максим Романович. "Система прогнозування виникнення збройних конфліктів за допомогою ймовірнісно-статистичних методів". Master's thesis, Київ, 2018. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23902.
Повний текст джерелаАнотація:
Магістерська дисертація: 111 с., 19 рис., 30 табл., 2 додатки, 27 джерел.
Об’єкт дослідження – прогнозування сучасних військових конфліктів за допомогою імовірнісно-статистичних методів.
Мета роботи – розробка та дослідження інтелектуальної системи прогнозування потенціального виникнення військового конфлікту у країнах світу , що дає можливість підготуватися до такої ситуації і, в деяких випадках, попередити її.
В роботі розглянуто і проаналізовано прогнозування виникнення сучасних військових (збройних) конфліктів, проаналізовані методи та алгоритми побудови байєсівських та нейронних мереж, їх використання у різноманітних галузях військового моделювання. Розроблено систему побудови прогнозу виникнення військового конфлікту у країні на основі використання методів побудови байєсівських та нейронних мереж.
Система побудови пронозу реалізована за допомогою мови програмування Java (Spring), JavaScript (Angular 2). Точність та правильність роботи системи показують результати наявної політичної ситуації у світі, які ми можемо з вами спостерігати за допомогою засобів масової інформації (ЗМІ).
Результати даної роботи рекомендується використовувати для передбачення виникнення військових збройних конфліктів, що допоможе попередити виникнення даного, або ж по можливості зменшити ризик його виникнення.Theme: “System of forecasting the emergence of armed conflicts via probability statistical methods”. Master’s thesis: 111 p., 19 fig., 30 tab., 2 appendices, 27 sources. The object of study - the prediction of modern military conflicts through bayesian and neural networks. The purpose of the work - research and development of intelligent system of forecasting the potential occurrence of military conflict in the world, which makes it possible to prepare for such situation and, in some cases, prevent it. In this work was reviewed and analyzed next problems: predicting the emergence of modern military (armed) conflict, was analyzed the methods and algorithms of bayesian and neural networks, their use in various fields of military simulation. Also was developed the system of forecasting the emergence of armed conflict in the country using constructing bayesian and neural networks methods. The forecasting system was implemented by using programming languages Java (Spring) and JavaScript (Angular 2). Precision and accuracy of the system shows the results of the political situation in the world which we can observe through the mass media (MSM) The results of this study are recommended for predicting the emergence of armed military conflict that will help prevent them, or as much as possible to reduce the risk of their occurrence.
9
Мілантьєв, Сергій Сергійович. "Статистична модель для визначення ймовірності відхилення рекурентних платежів". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/35897.
Повний текст джерелаАнотація:
Дипломна робота: 93 с., 15 рис., 8 табл., 2 додатки, 6 джерел.
Об’єкт дослідження – набір даних, який містить 900 000 записів про
користувачів та їх рекурентні платежі.
Предмет дослідження – методи машинного навчання та їх оптимізація за
допомогою підбору гіперпараметрів.
Мета роботи – розробити якісну модель для визначення вірогідності
відхилення рекурентного платежу, яка буде задовольняти всім умовам для високоякісної роботи, а саме бути точною, достатньо відказостійкою та швидкою.
Актуальність – оптимізування маркетингових кампаній та вдосконалення системи прийняття рішень в компанії в цілому.
Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – прогнозування рекурентних платежів, які ще не є заплановані проте можуть відбутися у майбутньому.Diploma work: 93 p., 19 fig., 9 tabl., 2 appendixes, 24 sources. The object of the study – data set that contains 900,000 records about users and their recurring payments information. The subject of research – methods of machine learning and their optimization through the selection of hyperparameters. The purpose of the work – develop a precise model to determine the probability of recurring payments rejection, which will meet all the conditions for high quality work, accurate, sufficiently fault tolerant and fast. Actuality – optimizing marketing campaigns and improving the decision making system in the company as a whole. Ways of further development of the subject of research – forecasting recurrent payments, which are not yet planned but may occur in the future.
10
Овчиннікова, О. Р. "Моделювання та прогнозування показників сфери оздоровлення та відпочинки регіону". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9810.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою магістерської роботи є дослідження впливу чинників на показники
сфери відпочинку, культури та оздоровлення Хмельницької області.
За результатами магістерської роботи, проведено теоретичне дослідження,
проаналізовано та здійснено моделювання і прогнозування показників закладів
гуманітарної сфери Хмельницької області, здійснено відбір чинників, що впливають
на ці показники та проаналізовано їх залежність.
Одержані результати можуть бути використані для покращення ситуації в
сфері культури, фізичного оздоровлення та відпочинку Хмельницької області.
Побудовані моделі можуть бути адаптовані до показників інших регіонів України
Звіти організацій з теми "Статистичне прогнозування"
1
Соловйов, Володимир Миколайович, та Д. М. Чабаненко. Дослідження статистичних характеристик сучасних агентних моделей ринків. КЕІ ДВНЗ «КНЕУ», 2008. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1119.
Повний текст джерелаАнотація:
В сучасній економічній теорії агентні моделі відіграють значну роль при розумінні, прогнозуванні та управлінні фінансово-економічними системами. На відміну від моделей класичної економічної теорії, агентні моделі дають можливість дослідити фінансові ринки «зсередини», перевірити вплив певних зовнішніх та внутрішніх факторів на ринкову ціну. Нам відкривається можливість проводити експерименти зі штучно створеними моделями економічних систем без реального ризику та спрогнозувати можливі наслідки здійснюваних експериментів.