Отрывок: Модели ARIMA, 2 шаг. Наибольшее значение коэффициент принимает при модели model05. Значение m=5. 3. Проверка коэффициентов каждого значения курса доллара с помощью модели ARIMA, изменяя первую переменную order(m) (рисунок 4). Результат работы кода показан на рисунке 2. Фрагмент кода в RStudio, проверка коэффициентов каждого значения: for(m in 0:5){ mm <- paste(“model”, m,”05”, sep=””) assign(mm, arima(dollar, order=c(m,0,5))) cat(paste(mm, “:”, AIC(get(mm)), “n”, sep=””) } Р...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorШарапов, И.Р.-
dc.contributor.authorСавельев, Д.А.-
dc.contributor.authorSharapov, I.R.-
dc.contributor.authorSavelyev, D.A.-
dc.date.accessioned2019-04-22 11:43:56-
dc.date.available2019-04-22 11:43:56-
dc.date.issued2019-05-
dc.identifierDspace\SGAU\20190421\75731ru
dc.identifier.citationШарапов И.Р. Использование методов интеллектуального анализа данных для обработки данных колебания курса валют / Шарапов И.Р., Савельев Д.А. // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст]: V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии": 21-24 мая: в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В.А. Фурсова]. - Самара: Новая техника, 2019 – Т. 4: Науки о данных. - 2019 - С. 843-848.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Ispolzovanie-metodov-intellektualnogo-analiza-dannyh-dlya-obrabotki-dannyh-kolebaniya-kursa-valut-75731-
dc.description.abstractМетоды интеллектуального анализа данных возможно использовать во многих отраслях, в частности, в экономике. В данной работе исследуются особенности применения методов интеллектуального анализа данных для классификации валют по степени стабильности в целях упрощения прогноза колебаний валютного курса.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.titleИспользование методов интеллектуального анализа данных для обработки данных колебания курса валютru
dc.title.alternativeThe predict currency fluctuations using data mining techniquesru
dc.typeArticleru
dc.textpartМодели ARIMA, 2 шаг. Наибольшее значение коэффициент принимает при модели model05. Значение m=5. 3. Проверка коэффициентов каждого значения курса доллара с помощью модели ARIMA, изменяя первую переменную order(m) (рисунок 4). Результат работы кода показан на рисунке 2. Фрагмент кода в RStudio, проверка коэффициентов каждого значения: for(m in 0:5){ mm <- paste(“model”, m,”05”, sep=””) assign(mm, arima(dollar, order=c(m,0,5))) cat(paste(mm, “:”, AIC(get(mm)), “n”, sep=””) } Р...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper107.pdfОсновная статья242.04 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.