Чисельний прогноз криптовалюти за даними останніх років

У ході дослідження здійснено оцінку використання математичних моделей для прогнозування рухів валют. За отриманими результатами показано, що лінійна регресійна модель демонструє низьку придатність; точність поліноміальній регресійній моделі зростає зі збільшенням степеня полінома і має високу придатність у поясненні даних; модель B-сплайну демонструє задовільну здатність апроксимації для гнучкого моделювання залежностей, особливо коли вихідні дані мають складну структуру; модель N-сплайну здатна пояснити лише невелику частину варіації даних; згладжувальний сплайн демонструє найвищу придатність у прогнозуванні.

Тархуні Анатолій Алекс. Чисельний прогноз криптовалюти за даними останніх років : кваліфікаційна робота бакалавра : 113 Прикладна математика / Тархуні Анатолій Алекс. – Київ, 2023. – 55с.