Меню

Какой метод называют линейным сглаживанием тест



Лабораторная работа № 6

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 6

Тема работы: Сглаживание эмпирических данных и численное дифференцирование.

Цель работы: Научиться использовать на практике простейшие алгоритмы линейного и нелинейного сглаживания данных и их численного дифференцирования.

Задание: Имеется ряд экспериментальных измерений функции в равноотстоящих точках . Результаты измерений содержат «экспериментальный шум» — случайные ошибки существенной величины.

Сгладить результаты измерений, используя алгоритмы линейного и нелинейного сглаживания. Выполнить численное дифференцирование сглаженных данных, используя операторы второго и четвертого порядка точности. Сравнить полученные результаты с (заданными) результатами дифференцирования «незашумленной», истинной функции.

Теоретическая часть

Некоторые задачи, возникающие при анализе и интерпретации опытных данных, не требуют построения единой аналитической формулы во всем диапазоне изменения переменной . Например, для численного дифференцирования важно лишь устранить «шум» эксперимента, сохранив информацию об истинной функции. Для этой цели применяется сглаживание эмпирических данных, т. е. замена исходной таблицы опытных точек другой таблицей близких к ним точек, лежащих на достаточно гладкой кривой.

При сглаживании используется метод наименьших квадратов и аппроксимирующие многочлены различных степеней. Если используется многочлен первой степени, сглаживание называется линейным, в противном случае – нелинейным.

Количество точек для сглаживания берут нечетным, а группы точек – «скользящими» вдоль всей таблицы. Например, при линейном сглаживании по пяти точкам последовательность действий такова. Сначала выбирают первые пять точек , по которым находят линейный многочлен наилучшего среднеквадратичного приближения, вычисляют значение этого многочлена в средней точке и заменяют сглаженным значением . Затем берут следующую группу точек , и после соответствующих вычислений производят сглаживание среднего в данной группе значения , (т. е. заменяют значение на ) и т. д. до конца таблицы. После этого сглаживают две первых и две последних точки по особым (менее точным) формулам.

Линейное сглаживание по трем точкам приводит к формулам:

Формулы линейного сглаживания по пяти точкам имеют вид:

Формулы нелинейного сглаживания (многочленом третьей степени) по семи точкам:

Применительно к экспериментальным данным задача численного дифференцирования наиболее просто решается в том случае, когда значения функции измерены в равноотстоящих точках:

Требуется вычислить значения производной в тех же точках. Другими словами, по таблице функции с постоянным шагом требуется составить таблицу ее производных с те же шагом.

На результаты численного дифференцирования очень большое влияние оказывает «шум» эксперимента. Даже относительно небольшие ошибки в измерении исходной функции могут привести к большим ошибкам в ее производной. Важно понимать, что действительная причина подобного искажения результатов связана отнюдь не с несовершенством методов вычисления производных, а с тем обстоятельством, что сама операция численного дифференцирования приближенно заданной функции является некорректной.

Поэтому при наличии в значения функции случайных ошибок необходимо предварительно сгладить исходные данные, а затем уже применять те или иные методы численного дифференцирования.

Наиболее употребительной при численном дифференцировании является формула центральной разностной производной, которая применяется при

а в начальной и конечной точке применяются формулы односторонних производных

Эти формулы имеют второй порядок точности по .

Формулы четвертого порядка точности для равноотстоящих точек имеют вид:

Результаты численного дифференцирования сильно «зашумленных» данных существенно зависят от качества сглаживающего алгоритма.

Порядок выполнения задания

1. Присвойте переменной ORIGIN значение равное единице.

2. Из файлов Lab6 kx, Lab6 ky и Lab6 ky1 (k – номер варианта задания) введите исходные данные и разместите их в массивах (x), (y) и (у1).

3. Используя алгоритм линейного сглаживания данных по трем точкам, постройте таблицу сглаженных данных; изобразите на одном графике исходные (у) и сглаженные данные.

4. Проведите линейное сглаживание данных по пяти точкам, постройте графики исходных и сглаженных данных.

5. Используя алгоритм нелинейного сглаживания по семи точкам, постройте таблицу сглаженных данных; изобразите на одном графике исходные и сглаженные данные.

6. Сравните (графически) качество сглаживания с использованием линейного и нелинейного алгоритма.

7. Проведите сглаживание данных с использованием встроенных функций системы Mathcad – medsmooth(y, m) и supsmooth(x, y); сравните эти результаты с полученными ранее.

8. Используя формулы второго порядка точности, выполните численное дифференцирование исходных и сглаженных данных. Сравните полученные результаты с производной «незашумленной» функции (массив y1).

9. Выполните дифференцирование, используя различные шаги; сравните результаты.

10. Используя формулы четвертого порядка точности, выполните численное дифференцирование данных, сглаженных различными алгоритмами; сравните результаты.

Источник

Какой метод называют линейным сглаживанием тест

Сглаживание линейное 182 Сертификаты качества 152 Система замкнутая 92 — контроля, статистическая [c.252]

Экспоненциально сглаживать на самом деле можно не только сам но и коэффициенты трендов, линейного или экспоненциального, циенты сезонности и т.п. Параметр сглаживания а в модели (1) также может быть не постоянной, а изменяющейся величиной (соответствующие методы называют методами адаптивного прогнозирования). [c.32]

Изучение тенденций развития динамики себестоимости добычи нефти, статей затрат и факторов, оказывающих решающее влияние на уровень и динамику этих показателей, свидетельствует о том, что моделирование их можно выполнить при использовании прежде всего таких функций времени (трендов), которые решаются методом наименьших квадратов (линейные, параболические, показательные, логарифмические), а также с применением методов экспоненциального сглаживания, гармонических весов и т. д. [c.102]

Планируемые в рамках управленческого учета расходы, в первую очередь, должны применяться для контроля издержек ответственным персоналом с использованием при этом методов составления планов-счетов с учетом переменных издержек. На последующих этапах, которые будут рассматриваться ниже, планируемые расходы собирают для разработки ставки накладных расходов, подлежащей использованию при расчете себестоимости продукции и при определении дохода. В процессе такого подведения итогов некоторые мешающие анализу особенности поведения отдельных статей расходов можно сгладить с целью получения линейно-переменных зависимостей. На данном уровне сглаживание представляет собой функцию учета, которая не имеет отношения к контролю издержек. Однако сами планы-сметы, составленные с учетом переменных издержек, которые будут применяться на оперативном уровне, должны быть как можно реальнее при описании ожидаемого поведения конкретных статей издержек. [c.181]

Как видно из графика на рис. 6.3, имеются существенные колебания показателей объема продаж. Однако отмечается видимая тенденция к увеличению объема продаж, и соответствующий тренд можно выделить с помощью методов регрессии. Линия регрессии показана на графике (рис. 6.3). Из графика видно, что зависимость определена не столь четко, как в предыдущем примере. Так, коэффициент корреляции для этих данных будет значительно меньше по величине, и вообще может оказаться незначимым. Долговременный тренд может быть линейным или нелинейным. Эти данные трудно анализировать из-за сильных расхождений между соседними значениями. Часто, когда мы имеем дело с такого рода данными, необходимо сгладить колебания, и только потом можно сделать какой-либо имеющий смысл прогноз. Методы сглаживания данных временных рядов будут более подробно рассмотрены в последующих разделах. [c.188]

Большая часть примеров, приведенных в данной главе, описывают основные методы выработки моделей прогнозирования. Во-первых, в большинстве случаев предполагается, что тренд — линейный. Далее, стандартный метод выделения тренда основывается на скользящих средних, хотя мы осветили и другие методы, в том числе экспоненциального сглаживания. Во-вторых, при получении прогнозных данных использовались все имеющиеся значения, тогда как на практике это может быть не лучшим вариантом, особенно в тех случаях, когда собранные данные включают некоторые нетипичные значения. На примерах этого раздела мы рассмотрим некоторые вопросы, связанные с практическим прогнозированием, при этом предполагается, что вы уже достаточно хорошо усвоили основные методы прогнозирования, в частности знаете, как выделять тренд и выявлять и вычислять сезонные составляющие. [c.217]

Названные принципы лежат в основе конкретных методов ЭП. Методом прогнозирования называется способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов. Модель прогнозирования представляет собой модель исследуемого объекта, записанную в математической форме. Она должна позволить получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и (или) путях и сроках их осуществления. При построении прогнозной модели может быть использован один или несколько методов. Например, при построении линейной модели (уравнение прямой) могут быть использованы методы средних, двух точек, наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, гармонических весов, эволюции и др. [c.284]

Классическая задача сглаживания >и экстраполяции по минимуму дисперсии формулируется для случая /2=1. Целевой функционал R задачи — второй момент k = ku ошибок прогноза (с обратным знаком). Область допустимых планов определяется требованием несмещенности оценки m=mi = 0. Механизм сглаживания и прогноза предполагается линейным и определяется (в дискретном случае) набором весовых коэффициентов рц. Фильтрация по минимуму дисперсии целесообразна при отсутствии нерегулируемых ошибок. [c.41]

В литературе рассматриваются главным образом линейные методы сглаживания и прогноза. Линейные сглаживающие и упреждающие фильтры определяют сглаженную или упрежденную точку с помощью линейных операций над наблюденными до текущего момента значениями входного сигнала. Основной аргумент в пользу линейного сглаживания и линейного прогнозирования — относительная простота расчета и реализации соответствующих фильтров. Кроме того, можно показать, что для сглаживания гауссовского случайного процесса, гарантирующего минимальную дисперсию отклонения величины случайного сигнала от его истинною значения, линейный фильтр оказывается оптимальным. В общем случае, однако, отказ от требования линейности фильтров может повысить (IB ряде случаев существенно) качество сглаживания и прогноза. [c.301]

Введенные понятия позволяют строго поставить задачи сглаживания и прогноза и исследовать возможности синтеза линейных систем фильтрации и упреждения при различных критериях качества и различных ограничениях на статистические характеристики выходного сигнала. [c.306]

Различные постановки линейных задач сглаживания и прогноза можно приводить и обсуждать как в терминах случайных величин, так и в терминах функций веса. Соображения, приведенные в предыдущих пунктах, свидетельствуют об эквивалентности обоих подходов к задачам линейного сглаживания и прогнозирования. [c.306]

Результаты, не связанные с допущением о линейности сглаживания или прогноза, будут обсуждаться только в терминах случайных величин. [c.306]

Читайте также:  Как определить можно ли использовать пищевые добавки русада тест 2021

В общем случае при постановке задачи о сглаживании и прогнозе случайных процессов исключение систематических ошибок экстраполяции (равенство нулю первого момента ошибок упреждения) не является обязательным и тем более единственным требованием рациональной фильтрации или рационального прогнозирования. Больше того, в ряде случаев целесообразно расширить область определения задачи и заменить требование о нулевых систематических ошибках ограничениями на их величину. Могут быть указаны и другие неравенства и логические соотношения, которым в тех или иных содержательных задачах фильтрации и прогноза должны удовлетворять, сглаженные или упрежденные точки. Например, может быть ограничена дисперсия или корреляционные моменты случайных величин, зависящих от г (/о + п) и (М- Можно указать содержательные постановки, в которых область определения задачи естественно задавать вероятностными или жесткими ограничениями. Таким образом, в общем случае ограничения задачи сглаживания и экстраполяции высекают в Я не линейное подпространство и не линейное многообразие, а некоторую выпуклую или невыпуклую область G. [c.309]

Задачи линейного сглаживания и экстраполяции по минимуму второго момента ошибок могут быть переписаны в терминах функции веса. Используя соотношение (2.1), можно переписать задачу (3.12) в виде [c.310]

Формулы (ЗЛО) и (4.2) имеют место как для линейных, так и для нелинейных методов сглаживания и упреждения. [c.312]

При некоторых технических реализациях линейных схем сглаживания механизм связи случайных процессов и описывается соотношением [c.312]

При некоторых дополнительных предположениях о характере процессов т) и и, следовательно, об их корреляционных функциях уравнения (4.4) и (4.6) могут быть решены. Полученные при этом функции веса определяют схему линейного фильтра или линейную вычислительную процедуру сглаживания и прогнозирования, оптимальную в смысле задачи (4.1). [c.313]

Заметим, что допущение о линейности сглаживания отнюдь не безобидно. В ряде случаев оно может существенно снизить достижимое качество фильтрации. Последнее утверждение иллюстрируется следующим примером. [c.314]

Как видим, при немалых п оптимальное линейное сглаживание явно менее эффективно абсолютно оптимального нелинейного сглаживания [c.315]

Сглаживание по экспоненте Прогнозные показатели получаются в результате сглаживания, усреднения, ряда прошлых показателей по линейному или экспоненциальному типу [c.253]

Метод двойного сглаживания Брауна Как показал Браун [3], в условиях линейного тренда простое экс- [c.31]

Рис. 2.6. Обобщенная номограмма вычисления прогноза на т моментов времени вперед в случае линейно-аддитивного тренда (метод двойного сглаживания Брауна) Рис. 2.6. Обобщенная номограмма вычисления прогноза на т моментов времени вперед в случае линейно-аддитивного тренда (метод двойного сглаживания Брауна)

Одна из разновидностей амортизации остаточной стоимости в американских компаниях получила название метод двойной линейной амортизации. Он не требует сложных расчетов нормы, а предполагает экспоненциальное начисление амортизации по удвоенной норме, рассчитанной для линейного метода. Тем самым достигается сглаживание амортизации по сроку службы основных средств. [c.27]

Метод двойного сглаживания Брауна. В условиях линейного тренда экспоненциально взвешенное среднее (7.5) всегда меньше линейного тренда на величину [c.126]

Метод адаптивного сглаживания Брауна. Согласно второму методу Брауна, предполагается, что если ряд значений спроса можно описать некоторой моделью, то желательно применить регрессионный анализ на основе взвешенной регрессии, т. е. большее внимание необходимо уделять той информации, которая поступает позже. Данный метод основывается на простом способе вычисления оценок по методу минимизации взвешенной суммы квадратов ошибок прогноза в случае линейно-аддитивного тренда. Оценка по взвешенному методу наименьших квадратов равна [c.127]

Наименьшую ошибку модели экспоненциального сглаживания с тремя параметрами дает следующее сочетание a = 0,44 b = 0,42 g = 0,67. Начальные условия модели выбраны следующие для сглаживания ряда — среднее за первый год, т. е. (300 + 320 + 325 + 295)/4 = 310 для учета тренда — коэффициент линейной модели, соответствующий наклону тренда, подобранного по данным первого года, т. е. (-1) для учета сезонности в первом квартале 300/310 = 0,968, во втором квар- [c.442]

Чаще всего для сглаживания применяют линейную зависимость. Тогда формулы сглаживания для групп из трех точек имеют вид [c.166]

Сглаживание (даже в простом линейном варианте) является во многих случаях эффективным средством выявления тренда при на- [c.166]

Рассмотрим применение метода экспоненциального сглаживания для двух наиболее употребительных случаев, когда тренд описывается линейной функцией и параболой. [c.172]

Прогноз с использованием экспоненциального сглаживания. Прогноз осуществляется по линейным и параболическим зависимостям. Параметры моделей рассчитываются по формулам, предложенным Брауном. Выбор параметра сглаживания ос производится в пределах от 0,1 до 0,9 с шагом 0,1. При комбинированном прогнозе выбор параметра производится по формуле а = 2/(N +1), где N — число точек временного ряда. [c.186]

Например, требуется получить прогноз объемов продаж на следующий месяц. Имеется сеть магазинов розничной торговли. Первым шагом будет сбор истории продаж в каждом магазине и объединение ее в общую выборку данных. Следующим шагом будет предобработка собранных данных их группировка по месяцам, сглаживание кривой продаж, устранение факторов, слабо влияющих на объемы продаж. Далее следует построить модель зависимости объемов продаж от выбранных факторов. Это можно сделать с помощью линейной регрессии или нейронных сетей. Имея такую модель, можно получить прогноз, подав на вход модели историю продаж. Зная прогнозное значение, его можно использовать, например, в приложениях оптимизации для лучшего размещения товара на складе. [c.11]

Для периодов времени, достаточно удаленных от краев временного ряда, данный метод может быть представлен как взвешенное скользящее среднее с симметричными весами (некоторые из них могут быть отрицательными). Таким образом, его можно рассматривать как линейный фильтр, который в силу симметричности весов не порождает фазового сдвига. Свойства такого фильтра могут быть описаны передаточной функцией. В идеале для линейного фильтра, соответствующего методу сглаживания, хотелось бы иметь ступенчатую передаточную функцию, которая бы без искажений пропускала все низкочастотные составляющие вплоть до некоторой заданной пороговой частоты и полностью гасила бы все составляющие, соответствующие более высоким частотам. Однако известно, что такой идеальный фильтр должен иметь бесконечную длину. Поэтому используемые на практике фильтры имеют передаточные функции, отличающиеся от идеальной. В частности, они имеют близкие к единице значения в области низких частот и близкие к нулю значения коэффициента передачи в области высоких частот. Эти полосы пропускания и непропускания разделяет сопрягающий участок. [c.224]

Каждый метод сглаживания и прогнозирования приводит в соответствие значениям случайной функции (/) на интервале (to— T, to случайную величину t,(t0) — оценку сглаженного или упрежденного значения случайной величины r (to + tu). Здесь 4 — текущий момент, Т — наблюдательное время, tn — интервал прогнозирования — упредительное время. Если связь между (4) и значениями i (i) на (4 — Т, to) линейна, говорят, что метод сглаживания или упреждения линеен, а соответствующее устройство, реализующее усреднение или прогноз, — линейный фильтр. В общем случае связь между (4) и ( ) может быть нелинейной и t,(tQ) является элементом некоторого множества N (U, Т), порожденного значениями ( ) на (to — Т, to). [c.302]

Меняя механизм фильтрации и прогнозирования (функцию веса P(to, т) в линейном случае), можно в широких пределах изменять ста1-тистические характеристики случайных величин , а следовательно, и погрешность б-прогноза. Строго говоря, случайные величины б следовало бы называть регулируемыми ошибками прогноза. В задачах управления ошибки прогноза складываются из ошибок вида (3.1), где определяется выбранным механизмом сглаживания и упреждения, и нерегулируемых ошибок прогноза — случайных погрешностей экстраполяции, не зависящих от выбора схемы прогнозирования. [c.307]

Это интегральное уравнение, точнее, частный его случай, относящийся к стационарным случайным процессам и бесконечному наблюдательному времени, называется уравнением Винера — Хопфа. Решение его, принадлежащее области iQp, определяет оптимальную функцию веса линейного фильтра, который обеспечивает сглаживание (при /п = 0) и экстраполяцию (при п>0) по минимуму второго момента ошибок в соответствии с задачей (4.1). [c.312]

Заметим, что уравнения Винера — Хопфа вида (4.4) и (4.6) справедливы и при менее жестких условиях, когда область Q — не Линейное пространство, а линейное многообразие в гильбертовом пространстве Я, определяемом заданным законом изменения математического ожидания t(t)—h(t). Действительно, в этом случае t является решением задачи сглаживания или упреждения по минимуму второго момента ошибок тогда и только тогда, если выполняется равенство (3.8) или, что то же самое, соотношение (3.9). Для линейных фильтров, когда и ( ) свя заны формулой (2.1), соотношение (3.9) может быть представлено в виде [c.313]

Откажемся теперь от требования линейности механизма сглаживания или прогнозирования и предположим, что линейное простран- [c.313]

Для выбора правильной прогностической модели первоначально необходимо выбрать некоторые характеристики анализируемого ряда данных. Использование сложной модели типа сезонно-аддитивной модели Холта—Винтера (описанной на с. 37—39), если данные стационарны, нецелесообразно, тем более, что применение простой модели экспоненциального сглаживания при меньших затратах дает те же результаты. Наоборот, если ряд наблюдений содержит линейный тренд, на который наложены сезонные колебания, то применение модели простого экспоненциального сглаживания будет, очевидно, неадекватным. [c.65]

Хольт (Holt С. С.) 1957 Разработал двухпара-метрическую модель экспоненциального сглаживания с учетом линейного тренда, меняющегося со временем 1 ) сглаживание данных а( = ау( + (1 — a)(at 1 + bt- 1) 2) сглаживание тренда Ь, = j3(at-a,-,) + (1 — /7)b(-i 3) прогноз на период f + /

Источник

Какой метод называют линейным сглаживанием тест

Файл: Информационные технологии в юридической деятельности.doc

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлена: 23.07.2019

Просмотров: 17889

Скачиваний: 194

  • «
  • 1
  • 2
  • 3
  • »

В1: Какая информация о системе имеется при энтропии равной нулю?

В2: Какие свойства информации отражает прагматический аспект?

В3: Показатели объединяются в:

В4: Какие компьютеры имеют ограниченный набор команд?

О4: компьютеры с RISK -АРХИТЕКТУРОЙ

В5: Выберите содержательные элементы технологии

О5: правила, ресурсы люди, техника

В6: Основным элементом преобразования информации в системах управления является

Читайте также:  При инфаркте миокарда наблюдается тест боль купирующаяся нитроглицерином

О6: принятие решения

В7: Что такое показатель?

О7: качественно определенная величина, дающая количественную характеристику отражаемому объекту (процессу, явлению) и имеющая экономический смысл.

В8: Процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной информации) для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления(инф-го продукта) — это:

О8: информационная технология

В9: Информация, согласованная по семантической форме с тезаурусом пользователя, называется:

В10: Какие задачи решает информатика?

О10: — поиск законов взаимной адаптации социальных структур и ИС

создание единой теории информационных процессов

создание теории информационного моделирования

создание и развитие структуры информатизации

В11. Какой параметр информации означает ее способность отражать реально существующие объекты с необходимой точностью?

В12: Что такое текстовая информация?

О12: совокупность алфавитных, цифровых и специальных символов, с помощью которых представляется информация на физическом носителе.

В13: Что является предметом и продуктом труда информационных технологий?

В14: Объединение реквизита-основания с реквизитами-признаками приводит к образованию:

В15: Для того чтобы в материальном мире происходил обмен информацией, должны быть:

О15: приемник, источник информации, получатель инф, передатчик, канал связи

В16: Что такое комплектование данных?

О16: разбиение больших объемов данных на комплекты, чтобы облегчить их поиск

В17: Что такое управление?

О17: процесс целенаправленного воздействия на объект, организующий функционирование объекта по заданной программе

О18: способ теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь

В19: Информация, поступающая от объекта управления в управляющую подсистему, носит название:

В20: Как называется один или несколько взаимосвязанных программных продуктов для определенного типа компьютера, технология работы в котором позволяет достичь поставленной пользователем цели?

О20: инструментарий информационной технологии

В21: Потребитель приобретает максимальное количество семантической информации когда поступающая информация

О21: понятна пользователю и несет ему ранее неизвестные сведения

В22: При неограниченном возрастании тезауруса пользователя, количество семантической информации стремится к:

В23: Совокупность правил кодового обозначения объектов:

О23: система кодирования

В24: При оценке информации различают такие ее аспекты, как

О24: синтаксический, прагматический, семантический

В25: Что такое ассимилированная информация?

О25: это представление сообщений в сознании человека, наложенное на его систему понятий и оценок

В26: Какая мера информации определяет полезность (ценность) информации для достижения пользователем представленной цели?

В27: Какой параметр информации определяется степенью сохранения ценности информации для управления в момент ее использования?

В28: Выберите из списка уровни представления информационного процесса:

О28: физический, логический, концептуальный

В29: Как называется логически неделимый информационный элемент, описывающий определенное свойство объекта, процесса, явления?

В30: Способ — это

О30: действия или система действий, применяемых при исполнении какой-нибудь работы

В31: Инструментарий информационных технологий это

О31: одна или несколько программ

В32: Классификация это

О32: система распределения объектов(предметов, явлений, процессов, понятий) по всем классам в соответствии с определенным признаком

В33: Какой коэффициент представляет собой отношение количества семантической информации к ее объему?

В34: Какую емкость отражает содержательность информации?

В35: Совокупность документов, объединенных по определенному признаку, образует:

В36: Какой уровень определяет содержательный аспект ИТ или процесса?

О36: концептуальный уровень

В37: По стабильности информация бывает:

В38: Обычно информация, предназначенная для передачи, называется:

В39: Назовите три стороны технологии:

О39: социальная, информационная, инструментальная

В40: Где находится команда конверты и наклейки?

О40: в меню Сервис – письма и рассылки

В41: Как открываются Мастера для создания документов?

О41: Файл — Создать – Шаблоны — На моем компьютере

В42: Сколько панелей инструментов было в первой версии Microsoft Office Word для Windows , выпущенной 1989г.?

В43: Если в функции «ЛИНЕЙН» аргумент «константа-ложь», то в уравнении регрессии отсутствует:

О43: свободный член

В44: Какой показатель используется для проверки достоверности тренда?

О44: коэффициент детерминации

В45: Для описания предметной области используются методы:

О45: экспертных оценок

В46: Совокупность признаков или условий изменения состояний системы называют:

В47: Напротив какой строки базовой линии необходимо задавать функцию СРЗНАЧ с интервалом усреднения 5?

В48: Как представлено нелинейное сглаживание в электронных таблицах Exel ?

О48: функцией экспоненциального сглаживания

В49: Каким уравнением представлен логарифмический тренд?

В50: Для чего необходима предварительная обработка базовой линии?

О50: снизить трудоемкость нахождения тренда, снизить влияние случайной составляющей на прогноз

В51: Что такое выравнивание?

О51: замена базовой линии аналитически подобранной кривой

В52: Сколько раз можно проводить линейное сглаживание?

В53: В какую группу экспертных методов входит метод «Дельфи»?

О53: в группу коллективных экспертных методов

В54: В какую группу методов включают экспоненциальное и адаптивное сглаживание?

О54: в группу методов экстраполяции

В55: Что представляет собой управление с помощью сценариев?

О55: процесс изучения отдельных переменных и присвоения им диапазона значений

В56: Функция «Наклон» выводит:

О56: значение коэффициента « m » уравнения регрессии

В57: Что нужно сделать для того, чтобы использовать механизм создания трендов для сглаживания ?

О57: изменить форму представления данных

В58: Почему не рекомендуется в полиноминальной прогностической модели степень полинома брать более 4:

О58: пропадает эффект сглаживания

В59: К какой группе методов относится морфологический анализ?

В60: Что такое «фактор затухания»?

О60: интервал сглаживания

В61: В какую группу экспертных методов входит метод деструктивной отнесенной оценки?

О61: в группу коллективных экспертных методов

В62: Как называется процедура линейного сглаживания в механизмах создания трендов диаграмм?

О62: линейная фильтрация

В63: В каких пределах должен изменяться «фактор затухания»?

В64: Какие из нижеперечисленных методов относятся к предсказательным моделям?

В65: Какие из нижеперечисленных методов относятся к описательным моделям?

В66: Модель «Что если» — это

О66: любой рабочий лист, в котором можно подставлять различные значения для переменных, чтобы увидеть их влияние на другие величины, которые вычисляются по формулам, зависящим от этих переменных

В67: Когда можно использовать эвристические методы прогнозирования?

О67: объект прост, объект очень сложен

В68: Для вывода параметров статистики функции «ЛИНЕЙН» необходимо:

О68: присвоить переменной «статистика» значение «1», присвоить переменной статистика значение «истина», присвоить переменной «статистика» значение «да»

В69: В какую группу экспертных методов входит метод интервью?

О69: в группу индивидуальных экспертных методов

В70: С каким расширением можно создать и сохранить подготовленный документ в окне «Шаблоны»?

О70: с расширением .do с

В71: Как называется программа, входящая в состав Word и упрощающая процесс создания и форматирования документа?

В72: Каким документам доступны параметры локальных шаблонов:

О72: тем документам, которые базируются на данном локальном шаблоне

В73: Какая из перечисленных моделей не может использоваться для моделирования данных?

В74: Чем отличаются линейное и нелинейное сглаживание?

О74: нелинейное учитывает расстояние каждой точки базовой линии от точки прогноза

В75: Какие методы применяются в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта прогнозирования?

О75: методы экспертных оценок

В76: В каких программах из пакета Microsoft Office может быть построена ИЛМ?

В77: Что необходимо сделать для решения или анализа сценария в тех случаях, когда оптимизационная задача содержит несколько переменных величин?

О77: воспользоваться технологией «Поиск решения»

В78: Как называются именованные комбинации значений, заданных для одной или нескольких изменяемых ячеек в модели «Что если»?

О78: таблица подстановки

В79: В какую группу экспертных методов входит морфологический анализ?

О79: в группу индивидуальных экспертных методов

В80: В какую группу экспертных методов входит метод построения прогнозного сценария?

О80: в группу индивидуальных экспертных методов

В81: Сколько этапов системного моделирования?

В82: К какой группе методов прогнозирования относится функция «ТЕНДЕНЦИЯ»?

О82: линейная многомерная

В83: Факторный анализ – это

О83: выявление действия различных факторов и их комбинаций на величину результативного признака

В84: Какой интервал усреднения необходимо задавать?

В85: Функция «РОСТ» относится к группе методов

О85: нелинейных многомерных

В86: Какие методы объединяют совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выделения содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязейхарактеристик с целью получения прогнозных моделей?

О86: статистические методы

В87: Какой метод называют линейным сглаживанием?

О87: метод невзвешенных скользящих функций

В88: Что целесообразно сделать перед началом работы с диспетчером сценариев?

О88: присвоить имена ячейкам, где будут располагаться переменные и формулы, ссылающиеся на изменяемые ячейки окон диалога

В89: Какова главная проблема принятия решений?

О89: выбор альтернатив решений

В90: Какую типовую функцию Exel можно использовать для линейного сглаживания?

В91: Какова роль модели «черный ящик» в системном моделировании?

О91: структурировать исходную информацию относительно самой системы и внешней среды

В92: Что определяет линейная регрессия?

О92: прямую линию, которая наилучшим образом представляет множество данных

В93: Какие методы входят в группу экстраполяционных методов прогнозирования?

О93: интерполяция, экспоненциальное сглаживание, вероятностное моделирование

В94: С какой целью проводится анализ объектов прогнозирования?

О94: разработка модели объекта

В95: Какие методы основаны на мнениях привлеченных экспертов?

В96: Где находится функция «экспоненциальное сглаживание»?

О96: в пакете «анализ данных»

В97: Что представляет собой управление с помощью сценариев?

О97: процесс изучения отдельных переменных и присвоение им диапазона значений

В98: Какой показатель используется для проверки достоверности тренда?

О98: коэффициент детерминации

В99: Что такое «фактор затухания»?

О99: величина, обратная постоянной сглаживания

В100: Процесс подготовки пачки однотипных писем (документов) путем объединения файла, содержащего список имен и адресов, с файлом, содержащим шаблон писем – это

В101: Что такое шаблон?

О101: особый вид файла документа, представляющий специальные средства для оформления итогового документа

В102: Какое имя и расширения имеют файлы шаблонов?

В103: Какая из перечисленных моделей не может использоваться для моделирования данных?

В104: Что такое журнал?

О104: особая часть БД, недоступная пользователям СУБД и поддерживаемая с особой тщательностью, в которую поступают записи обо всех изменениях основной части СУБД

Читайте также:  Рейтинг летних шин 2021 тесты за рулем

В105: Что такое база данных (БД)?

О105: совокупность сведений о конкретных объектах реального мира в какой-либо предметной области

В106: Что явилось первой побудительной причиной создания СУБД?

О106: стремление выделить и обобщить общую часть БД, ответственную за управление сложно структурированными данными

В107: Что представляет собой интегрированная БД?

О107: данные должны храниться в общем «котле», что исключает их дублирование и все изменения производятся в одном месте

В108: Определите четвертый этап процесса системного моделирования

О108: создание модели данных в конкретной информационной технологии (программе)

В109: Что является содержанием шестого этапа процесса системного моделирования?

О109: материальное или информационное воздействие на систему-оригинал с целью привидения ее в найденное при решении оптимальное состояние для решения исходной проблемы

В110: Что является целью третьего этапа процесса системного моделирования?

О110: построение информационно-логической модели полученных данных о системе и окружающей ее среды

В111: Определите пятый этап процесса системного моделирования

О111: выполнение вычислительных экспериментов с моделью

В112: Определите первый этап процесса системного моделирования

О112: анализ проблемной ситуации

В113: В чем суть первого этапа процесса системного моделирования?

О113: выполняется анализ всех доступных ресурсов (материальных, финансовых, информационных), необходимых для построения модели, ее использования и реализации полученных результатов с целью решения имеющейся проблемы

В114: В чем состоит назначение модели черного ящика в системном моделировании?

Источник

Способы начисления амортизации основных средств

Все основные средства предприятия постепенно уменьшаются в стоимости, перенося ее на выпускаемую продукцию или оказываемые услуги. Этот процесс называется амортизацией. Суммы, на которые снижается стоимость основных средств – амортизируемые суммы – подлежат строгому учету, поскольку производится их списание. Это важнейшая часть финансовой политики организации.

Процесс этот не может происходить произвольно, амортизационные списания четко оговорены в налоговом законодательстве (ст. 259 НК РФ).
Способы начисления амортизационных сумм и специфику их применения рассматриваем ниже.

Что подлежит, а что не подлежит амортизации

Амортизируемыми основными фондами признается такое имущество, которое принадлежит бизнесмену на правах собственности, своим использованием приносят ему прибыль, призваны служить более 12 месяцев и изначально стоят дороже 40 тыс. руб. Таковым имуществом могут быть как материальные активы, так и интеллектуальная собственность.

Не амортизируются те фонды, которые с течением оставляют неизменными не только свое первоначальное состояние, но и стоимость. Вернее, стоимость может меняться, но этот процесс не связан с износом в результате использования, поэтому не может быть сочтен амортизацией. К ним относятся:

  • земельные участки;
  • недра;
  • водные ресурсы;
  • другие объекты природопользования;
  • сырье;
  • выпущенные товары;
  • незавершенное строительство;
  • ценные бумаги и др.

Существующие способы начисления амортизации

Все способы вычисления амортизационных сумм, разрешенные к применению Налоговым Кодексом Российской Федерации, можно разделить на две группы:

  • линейный способ;
  • нелинейные способы.

Выбрав один из способов для начисления амортизационных остатков, предприниматель должен использовать его для одной и той же группы фондов или для конкретного объекта в течение всего периода, отведенного для их полезного использования.

Тот или иной способ налогоплательщик вправе выбирать самостоятельно, только необходимо обосновать свой выбор, закрепив его в учетных документах фирмы. Если предприниматель решит изменить выбранный метод начисления, он может сделать это только по окончании действующего налогового периода.

ВАЖНО! Если производится смена с одного из нелинейных методов начисления амортизации на линейный, следует помнить, что этого нельзя предпринимать чаще, нежели 1 раз в 5 лет.

Линейный способ начисления основных средств

Самый популярный и распространенный метод для исчисления амортизационных сумм, по данным статистики, его практикуют около трех четвертей всех российских предприятий. Он самый несложный в применении на практике.

Если даже для некоторых видов основных средств предприниматель избрал нелинейные методы начисления, линейный способ обязан им применяться для списания амортизационных остатков с таких групп ОС:

  • зданий;
  • сооружений;
  • передаточных устройств;
  • нематериальных активов (8-10 амортизационная группа).

Сущность линейного метода – снятие амортизационных средств в равных частях в течение всего периода, установленного для полезной эксплуатации объекта. Начинается отсчет с первоначальной стоимости конкретного основного средства, отраженной в отчетных документах: это та сумма, которая была затрачена на приобретение данного актива. Если его переоценивали, то учитывать как первоначальную нужно восстановленную стоимость.

Целесообразность применения линейного метода обусловлена преобладающим фактором времени, и не фактического или морального износа основных активов.

Сумму, которая списывается каждый учетный год на амортизацию, линейным методом рассчитывают так:

Σаморт. = (Σперв. х Nаморт.) / 100%

  • Σаморт. – ежегодная сумма амортизационных отчислений;
  • Σперв. – первоначальная стоимость основного средства;
  • Nаморт. – нормативное значение амортизационных отчислений.

Норма отчислений является процентом от первоначальной (или восстановленной) стоимости донного основного средства. Ее определяют таким образом:

Nаморт. = 1 / Тполезн. х 100%

  • Тполезн.– установленный амортизационной группой срок полезного использования объекта.

Пример вычисления

ООО в 2012 год приобрело вычислительную технику, которая стоила 15 тыс. руб. Срок службы, установленный производителем (и принадлежностью к амортизационной группе) – 5 лет. Каждый год необходимо списывать как амортизационную следующую сумму: 15 000 / 5 = 3 000 руб.

Таким образом, вычислительная техника будет иметь остаточную стоимость:

  • в 2013 году: 15 000 – 3000 = 12 000 руб.;
  • в 2014 году: 12 000 – 3000 = 9 000 руб.;
  • в 2015 году: 9000 – 3000 = 6000 руб.;
  • в 2016 году: 6000 – 3000 = 3000 руб.;
  • в 2017 году: 3000 – 3000 = 0, основное средство компенсировало все затраты на свое приобретение предприятием.

ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ! До 0 руб. снизилась остаточная стоимость, а не цена вычислительной техники. Вполне возможно, что она продолжает работать и останется работоспособной еще длительное время, и ее вполне можно продать по реальной цене.

Нелинейные методы начисления амортизации

Нелинейные способы позволяют списывать амортизацию неравномерно. Иногда предпринимателю выгоднее снять основные затраты на приобретение основных средств в первые годы их использования.

Нелинейные методы не применяют к объектам по отдельности, он используется для вычисления амортизации активов, принадлежащих к одинаковым амортизационным группам.

Существуют 4 метода расчета амортизации нелинейным способом:

  • способ уменьшаемого остатка;
  • способ списания по сумме лет срока полезной эксплуатации;
  • способ уменьшения стоимости пропорционально объему работ;
  • ускоренный способ.

Способ уменьшаемого остатка начисления амортизации основных средств

Баланс каждой группы в сумме становится меньше с каждым месяцем использования основных средств на то число, которое установлено для этой группы – коэффициента ускорения. Данный коэффициент устанавливается законодательно, но есть некоторые ограничения, например, активные объекты основных средств, взятые в лизинг, не могут быть амортизируемы с коэффициентом больше 3.

Способ уменьшаемых остатков не позволяет снизить остаточную стоимость до 0 – остаток в 20% от первоначальной стоимости ОС является фиксированной величиной. После достижения этого показателя каждый месяц стоимость группы ОС снижается на сумму, которую вычисляют, разделив остаток суммы на количество оставшихся до конца срока полезной эксплуатации месяцев (ст. 259 НК РФ).

Для вычисления амортизации способом уменьшаемого остатка нужно знать остаточную стоимость объекта на начало года (в первый год эксплуатации это будет первоначальная стоимость актива) и вычислить амортизационную норму с учетом коэффициента ускорения. Формула для вычисления:

Σаморт. = Σост. х (k х Nаморт. / 100%)

  • Σаморт. – сумма амортизационных списаний;
  • Σост. – остаточная стоимость группы ОС на начало года;
  • k – коэффициент ускорения, принятый для данной амортизационной группы;
  • Nаморт. – норма по амортизации для данных типов объектов.

Пример расчета

Фабрика приобрела деревообрабатывающий станок за 100 000 руб., срок эксплуатации которого установлен в 10 лет. Коэффициент ускорения для этой группы амортизации составляет 2. Скорость потери стоимости составит: 100% / 10 х 2 = 20%. Это и будет сумма, списываемая от остаточной стоимости на начало года:

  • в первый год – 20% от 100 тыс. руб. = 20 тыс. руб., остаточная стоимость составит 100 000 – 20 000 = 80 000 руб.;
  • во второй год – 20% от 80 000 руб. = 16 000 руб., остаточная стоимость будет 80 000 – 16 000 = 64 000 руб. и так далее.

К концу 10 года службы станка его остаточная стоимость не будет равна 0, а составит неснятый остаток, который уже не удастся списать. Тем не менее, основная стоимость данного актива оказалась списанной уже в первые годы его эксплуатации, что перекрывает значительно перекрывает стоимость неснимаемого остатка.

Остальные нелинейные способы списания амортизации

Они несколько сложнее для вычислений, поэтому применяются реже, тем не менее, иногда выбираются предпринимателями для начисления амортизации.

    Списание по сумме чисел лет срока полезного использования – для него нужно вычислить годовое соотношение оставшегося срока службы объекта (Тост.) ко всему полезному сроку. Формула:

Σаморт. = Σперв. х (Тост. / Тполезн.(Тполезн. + 1) / 2)

Этот способ по принципу близок к методу уменьшаемого остатка, но позволяет не оставлять несписываемой суммы.

Способ списания стоимости пропорционально объему продукции (работ) – нужно учитывать объем выпущенной продукции или выполненных работ в определенный период (Vпрод.) и первоначальную стоимость соответствующего основного средства. Формула

Σаморт. = Σперв. / Vпрод.

Этот метод эффективнее применять, где амортизация в большей степени зависит от частоты использования основного средства (например, при добыче полезных ископаемых и т.п.)

  • Ускоренный метод начисления амортизации – можно применять для активов, эксплуатируемых после 1991 года. Он позволяет списать стоимость основных средств быстрее, чем закончится их срок полезного использования. Данный способ применим для активов, которые применяются для увеличения объема выпуска прогрессивных товаров, таких, как вычислительная техника, новые материалы, приборы, экспортная продукция. Вычисляется линейным способом, но применяется коэффициент ускорения, не больший 2.
  • Источник