Interpolation & Prediction

De applicatie is bedoeld om echte functies uit een enkele variabele te interpoleren. Functies zijn een reeks punten (X, Y). De volgende interpolatiemethoden kunnen worden toegepast: de methode van Newton, Aitken, de kubieke Hermite-methode, kardinale spline-interpolatie, de spline van Catmul-Rom, de spline van Kochanek-Bartls, lineaire interpolatie en interpolatie van de naaste buur.

Als de functie een tijdreeks is, kunnen methoden voor het voorspellen en berekenen van autocorrelatie worden toegepast om interne cycli te detecteren.

De volgende methoden voor statistische voorspellingen worden toegepast: een exponentieel gewogen voortschrijdend gemiddelde; - eenvoudig voortschrijdend gemiddelde; - lineaire exponentiële weging; - Holt's lineaire exponentiële afvlakking; en een extra vertragende trend. Het gemiddelde en de standaardafwijking van de voorspellingsfouten worden berekend.

De functies, de resultaten van hun verwerking en de voorspellingen kunnen worden opgeslagen in een database van het type Sqlit of in een geselecteerde map. Tabellen met deze gegevens kunnen worden geëxporteerd om af te drukken, bijvoorbeeld met behulp van de Sqlit-browser of via internet.

De applicatie is bedoeld om echte functies van een enkele variabele te interpoleren en voor statistische voorspellingen

interpoleer reële functies (set punten (X, Y)) uit een enkele variabele

Er kunnen interpolatiemethoden worden toegepast: Newton's, Aitken's, kubieke Hermite's, kardinale spline

De spline van Catmul-Rom, de spline van Kochanek-Bartls, lineaire interpolatie en interpolatie van de naaste buur.

kunnen worden toegepast op statistische voorspellingen - exponentieel gewogen voortschrijdend gemiddelde; - eenvoudig voortschrijdend gemiddelde;

lineair exponentieel wegen; - Holt's lineaire exponentiële afvlakking; en een extra vertragende trend.

resultaatgegevens kunnen worden geëxporteerd en verzonden via internet

creëren, verwijderen en selecteren van een map voor opslaggegevensresultaten