A aplicação tem como objetivo interpolar funções reais a partir de uma única variável. Funções são um conjunto de pontos (X, Y). Os seguintes métodos de interpolação podem ser aplicados: método de Newton, Aitken, método cúbico de Hermite, interpolação cardinal spline, spline de Catmul-Rom, spline de Kochanek-Bartls, interpolação linear e interpolação do vizinho mais próximo.
Se a função for uma série temporal, então métodos para prever e calcular a autocorrelação podem ser aplicados para detectar ciclos internos.
Os seguintes métodos de previsão estatística são aplicados - uma média móvel ponderada exponencialmente; - média móvel simples; - pesagem exponencial linear; - Suavização exponencial linear de Holt; e uma tendência adicional de desaceleração. A média e o desvio padrão dos erros de previsão são calculados.
As funções, os resultados do seu processamento e as previsões podem ser armazenados em um banco de dados do tipo Sqlit ou em uma pasta selecionada. As tabelas com esses dados podem ser exportadas para impressão, por exemplo, através do navegador Sqlit ou pela Internet.

A aplicação destina-se à interpolação de funções reais a partir de uma única variável e à previsão estatística

interpolar funções reais (conjunto de pontos (X, Y)) de uma única variável
podem ser aplicados métodos de interpolação: Newton, Aitken, Hermite cúbico, spline cardinal
Spline de Catmul-Rom, spline de Kochanek-Bartls, interpolação linear e interpolação do vizinho mais próximo.
podem ser aplicadas previsões estatísticas - média móvel ponderada exponencialmente; - média móvel simples;
pesagem exponencial linear; - Suavização exponencial linear de Holt; e uma tendência adicional de desaceleração.
os dados dos resultados podem ser exportados e enviados pela Internet
criar, excluir e selecionar uma pasta para armazenar resultados de dados