Ключевое слово: «статистические методы»

В статье описываются роль и место квантитативной лингвистики в современной научной парадигме.

Обобщая ошибки и недочеты, часто встречающиеся в разделе статистической обработки педагогических научных исследований, в докладе сформулированы условия статистической достоверности оценок результатов педагогического исследования. В докладе так же приведены алгоритмы двух методов математической статистики и выполнена их реализация в Excel.

Цель данной статьи – поиск лучшей модели для прогноза временных рядов с учетом минимизации ошибок и высокой точности прогноза. Использован метод сравнительного анализа наиболее популярных «традиционных» эконометрических моделей ARIMA и SARIMA.Алгоритмы и модели реализованы в среде программирования Python с подключенными библиотеками Sklearn, Pandas, Numpy и Statsmodels. В качестве входных наборов данных импортированы данные о продажах товаров за 5 лет в 10 магазинах. Результаты исследования подтверждают превосходство SARIMAмодели, при которой ошибка RMSEна 20% меньше, чем при использовании ARIMA. Сделан вывод, что для повышения качества прогноза временных рядов предпочтительно применять алгоритм на основе модели SARIMA.

На развитие аварийных ситуаций на магистральных трубопроводах, пролегающих в условиях криолитозоны сказывается потеря устойчивости из-за неравномерного промерзания и протаивания пород, образования бугров пучения, смещения оси трубопровода от проектного положения, образования наледей вдоль трассы прохождения, разрыва трубопровода из-за ошибки эксплуатации, дефекта оборудования, коррозии и т. д. Расчет оценки риска часто затруднителен из-за большого количества неопределенностей в используемых и имеющихся данных. Наиболее эффективная и удовлетворительная по точности оценка может быть достигнута при сочетании качественных и количественных методов – нечетких моделей, сочетающих качественные экспертные знания и количественные статистические методы.