Modeling and Forecasting Ukraine’s Population by Time Series Using the Matlab Econometrics Toolbox

The article deals with modeling and forecasting the population of Ukraine by time series. It is shown that time series analysis is a complex, multicomponent econometric task which does not have a universal approach to its solution. This is due both to the diversity of methods of and approaches to time series analysis which were developed over time and to the specifics of time series data. For example, the authors of the article worked with a univariate nonstationary time series, therefore, the approaches and methods presented in the article are not recommended for time series with different properties. The article has an enormous practical value, since it discusses in detail issues of computer modeling of tasks of the kind. The carried out analysis of the literature has shown the relevance of the problems considered, among which particular attention should be paid to the choice of the ARIMA model, data visualization, and forecast accuracy

Modeling andforecasting Ukraine’s population by time series using the matlab econometrics toolbox

Статтю присвячено моделюванню та прогнозуванню населення Укра- їни за допомогою часових рядів. Показано, що аналіз часових рядів є складною, багатокомпонентною економетричною задачею, що не має універсального підходу до її розв'язання. Це пов'язано як з різноманітніс- тю методів і алгоритмів до аналізу часових рядів, розроблених за весь час, так і зі специфікою цих часових рядів. Так, наприклад, автори стат- ті працювали з одновимірним нестаціонарним тимчасовим рядом, тому підходи і методи, наведені в цій статті, не рекомендується за- стосовувати до часових рядах, що володіють іншими властивостями. Стаття має колосальну практичну цінністю, оскільки в ній детально розглянуто питання комп'ютерного моделювання такого роду задач. Аналіз літератури показав актуальність цього питання на сьогодні. При цьому на перший план виходять такі важливі питання, як вибір мо- делі ARIMA, візуалізація даних і точність прогнозу

КЛІНІЧНІ ВАРІАНТИ ПЕРЕБІГУ ПЕРЕДЧАСНОГО РОЗРИВУ ПЛОДОВИХ ОБОЛОНОК. ПЕРИНАТАЛЬНІ АСПЕКТИ.

Manifestation of clinical ways of premature membranes tearing and prenatal perspectives depend on gestational age, duration of anhydrous period, features of motion of the present pregnancy. Positive prediction of nurturing a pregnancy and prenatal perspectives are more optimistic in case of hydrorrhoea amnialis.Манифестация клинических сценариев преждевременного разрыва плодовых оболочек и перинатальные перспективы зависят от гестационного возраста, длительности безводного периода, особенностей течения данной беременности. Позитивный прогноз вынашивания беременности и перинатальные перспективы более благоприятны и оптимистичнее в случае амниальной гидрорреи.Маніфестація клінічних сценаріїв передчасного розриву плодових оболонок і перинатальні перспективи залежать від терміну гестації, тривалості безводного періоду, особливостей перебігу даної вагітності. Позитивний прогноз доношування вагітності та перинатальні перспективи більш оптимістичні у випадку амніальної гідрореї

Compressed representation of a partially defined integer function over multiple arguments

In OLAP (OnLine Analitical Processing) data are analysed in an n-dimensional cube. The cube may be represented as a partially defined function over n arguments. Considering that often the function is not defined everywhere, we ask: is there a known way of representing the function or the points in which it is defined, in a more compact manner than the trivial one