Interpolation & Prediction

Приложение предназначено для интерполяции реальных функций от одной переменной. Функции представляют собой набор точек (X, Y). Могут применяться следующие методы интерполяции: метод Ньютона, Эйткена, кубический метод Эрмита, кардинальная сплайн-интерполяция, сплайн Катмула-Рома, сплайн Кочанека-Бартлса, линейная интерполяция и интерполяция ближайшего соседа.

Если функция представляет собой временной ряд, то для обнаружения внутренних циклов можно применять методы прогнозирования и расчета автокорреляции.

Применяются следующие методы статистического прогнозирования: экспоненциально взвешенное скользящее среднее; - простая скользящая средняя; - линейное экспоненциальное взвешивание; - линейное экспоненциальное сглаживание Холта; и дополнительная тенденция замедления. Рассчитываются среднее и стандартное отклонение ошибок прогноза.

Функции, результаты их обработки и прогнозы могут храниться в базе данных типа Sqlit или в выбранной папке. Таблицы с этими данными можно экспортировать для печати, например, с помощью браузера Sqlit или через Интернет.

Приложение предназначено для интерполяции реальных функций от одной переменной и для статистического прогнозирования.

интерполировать реальные функции (набор точек (X, Y)) от одной переменной

можно применять методы интерполяции: Ньютона, Эйткена, кубического Эрмита, кардинальный сплайн

Сплайн Катмула-Рома, сплайн Кочанека-Бартлса, линейная интерполяция и интерполяция ближайшего соседа.

могут применяться статистические прогнозы – экспоненциально взвешенное скользящее среднее; - простая скользящая средняя;

линейное экспоненциальное взвешивание; - линейное экспоненциальное сглаживание Холта; и дополнительная тенденция замедления.

данные результатов можно экспортировать и отправлять через Интернет.

создание, удаление и выбор папки для хранения результатов данных