Digital catalogue


 

Choice of metadata IPR SMART

Page 1, Results: 8

Report on unfulfilled requests: 0

101406

    Эконометрика. Построение и анализ модели линейной регрессии. Ч. 1 : учебно-методическое пособие в 2-х частях. - [Б. м.] : Университет экономики и управления, 2020 - .Эконометрика. Построение и анализ модели линейной регрессии. Ч. 1 / Мотина В. Г. - 2020. - 92 с. - ISBN 979-0-9003372-1-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.1

Кл.слова (ненормированные):
эконометрика -- экономика -- математический метод -- линейная регрессия -- корреляционный анализ
Аннотация: Учебно-методическое пособие по дисциплине «Эконометрика»: «Эконометрика. Построение и анализ модели линейной регрессии» предназначено для студентов очной и заочной форм обучения направлений подготовки 38.03.01 Экономика, 38.03.05 Бизнес-информатика (квалификация – бакалавр). В пособии представлены краткое описание теории, примеры расчетов и получения статистических выводов по темам «Корреляционный анализ», «Регрессионный анализ», «Точность и адекватность модели регрессии», «Прогнозирование по уравнению регрессии», контрольные вопросы и задания для самостоятельной работы студентов. Пособие будет полезно в подготовке к практическим занятиям, подготовке к итоговому контролю по дисциплине «Эконометрика», а также при выполнении научно-исследовательской работы. Рассмотренные примеры и задачи для самостоятельного решения разработаны автором на основе официальной статистической информации по Республике Крым.

Эконометрика. Построение и анализ модели линейной регрессии. Ч. 1 [Электронный ресурс] : Учебно-методическое пособие в 2-х частях. Эконометрика. Построение и анализ модели линейной регрессии. Ч. 1 / Мотина В. Г., 2020. - 92 с.

1.

Эконометрика. Построение и анализ модели линейной регрессии. Ч. 1 [Электронный ресурс] : Учебно-методическое пособие в 2-х частях. Эконометрика. Построение и анализ модели линейной регрессии. Ч. 1 / Мотина В. Г., 2020. - 92 с.

Open link to player


101406

    Эконометрика. Построение и анализ модели линейной регрессии. Ч. 1 : учебно-методическое пособие в 2-х частях. - [Б. м.] : Университет экономики и управления, 2020 - .Эконометрика. Построение и анализ модели линейной регрессии. Ч. 1 / Мотина В. Г. - 2020. - 92 с. - ISBN 979-0-9003372-1-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.1

Кл.слова (ненормированные):
эконометрика -- экономика -- математический метод -- линейная регрессия -- корреляционный анализ
Аннотация: Учебно-методическое пособие по дисциплине «Эконометрика»: «Эконометрика. Построение и анализ модели линейной регрессии» предназначено для студентов очной и заочной форм обучения направлений подготовки 38.03.01 Экономика, 38.03.05 Бизнес-информатика (квалификация – бакалавр). В пособии представлены краткое описание теории, примеры расчетов и получения статистических выводов по темам «Корреляционный анализ», «Регрессионный анализ», «Точность и адекватность модели регрессии», «Прогнозирование по уравнению регрессии», контрольные вопросы и задания для самостоятельной работы студентов. Пособие будет полезно в подготовке к практическим занятиям, подготовке к итоговому контролю по дисциплине «Эконометрика», а также при выполнении научно-исследовательской работы. Рассмотренные примеры и задачи для самостоятельного решения разработаны автором на основе официальной статистической информации по Республике Крым.

120530

    Патофизиологические принципы формирования болевого синдрома и антиноцицептивной защиты : пособие для врачей / Щеголев А. В. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт скорой помощи имени И. И. Джанелидзе, 2021. - 21 с. - ISBN 978-5-6042454-9-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 56.1

Кл.слова (ненормированные):
болевой синдром -- индукторы боли -- нейроэндокринные реакции
Аннотация: В практике врача любого профиля неизбежно возникает необходимость в назначении тех или иных средств обезболивания при болевых синдромах разной интенсивности и длительности, как правило, формирующихся в дебюте различных заболеваний и сопровождающих, практически во всех случаях, травматические повреждения. От правильного выбора аналгетика и адьюванта зависит адекватность обезболивания и, в конечном счете, эффективность лечения и качество жизни пациента. Работа, основанная на обзоре литературы и личном опыте авторов, поможет разобраться в сложных механизмах формирования болевого синдрома и способах его коррекции. Учебное пособие предназначено для анестезиологов-реаниматологов и врачей других специальностей, а также для обучающихся разного уровня подготовки (студентов медицинских вузов, ординаторов, слушателей циклов дополнительного профессионального образования и др.).

Доп.точки доступа:
Щеголев, А. В.
Мануковский, В. А.
Грицай, А. Н.
Афончиков, В. С.
Лапшин, В. Н.
Струков, Е. Ю.
Шустров, В. В.
Мануковского, В. А. \ред.\
Парфенова, В. Е. \ред.\

Патофизиологические принципы формирования болевого синдрома и антиноцицептивной защиты [Электронный ресурс] : Пособие для врачей / Щеголев А. В., 2021. - 21 с.

2.

Патофизиологические принципы формирования болевого синдрома и антиноцицептивной защиты [Электронный ресурс] : Пособие для врачей / Щеголев А. В., 2021. - 21 с.

Open link to player


120530

    Патофизиологические принципы формирования болевого синдрома и антиноцицептивной защиты : пособие для врачей / Щеголев А. В. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт скорой помощи имени И. И. Джанелидзе, 2021. - 21 с. - ISBN 978-5-6042454-9-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 56.1

Кл.слова (ненормированные):
болевой синдром -- индукторы боли -- нейроэндокринные реакции
Аннотация: В практике врача любого профиля неизбежно возникает необходимость в назначении тех или иных средств обезболивания при болевых синдромах разной интенсивности и длительности, как правило, формирующихся в дебюте различных заболеваний и сопровождающих, практически во всех случаях, травматические повреждения. От правильного выбора аналгетика и адьюванта зависит адекватность обезболивания и, в конечном счете, эффективность лечения и качество жизни пациента. Работа, основанная на обзоре литературы и личном опыте авторов, поможет разобраться в сложных механизмах формирования болевого синдрома и способах его коррекции. Учебное пособие предназначено для анестезиологов-реаниматологов и врачей других специальностей, а также для обучающихся разного уровня подготовки (студентов медицинских вузов, ординаторов, слушателей циклов дополнительного профессионального образования и др.).

Доп.точки доступа:
Щеголев, А. В.
Мануковский, В. А.
Грицай, А. Н.
Афончиков, В. С.
Лапшин, В. Н.
Струков, Е. Ю.
Шустров, В. В.
Мануковского, В. А. \ред.\
Парфенова, В. Е. \ред.\

93095
Кожевникова, Ю. Г.
    Математическое моделирование диффузии солей в грунтах и строительных конструкциях : монография / Кожевникова Ю. Г. - Астрахань : Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, ЭБС АСВ, 2019. - 121 с. - ISBN 978-5-93026-060-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.1

Кл.слова (ненормированные):
грунт -- диффузии солей -- математическое моделирование -- строительная конструкция
Аннотация: Авторами монографии создана математическая модель диффузии солей щелочных и щелочноземельных элементов в геологические породы и материалы строительных конструкций. Разработан алгоритм, который может быть использован для расчета энергий формирования (разрушения) кластеров кристаллических структур. Адекватность математической модели подтверждается экспериментальными данными. Монография вносит серьезный вклад в теорию процессов массопереноса в материалах строительных конструкций.

Доп.точки доступа:
Алыков, Н. М.

Кожевникова, Ю. Г. Математическое моделирование диффузии солей в грунтах и строительных конструкциях [Электронный ресурс] : Монография / Кожевникова Ю. Г., 2019. - 121 с.

3.

Кожевникова, Ю. Г. Математическое моделирование диффузии солей в грунтах и строительных конструкциях [Электронный ресурс] : Монография / Кожевникова Ю. Г., 2019. - 121 с.

Open link to player


93095
Кожевникова, Ю. Г.
    Математическое моделирование диффузии солей в грунтах и строительных конструкциях : монография / Кожевникова Ю. Г. - Астрахань : Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, ЭБС АСВ, 2019. - 121 с. - ISBN 978-5-93026-060-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.1

Кл.слова (ненормированные):
грунт -- диффузии солей -- математическое моделирование -- строительная конструкция
Аннотация: Авторами монографии создана математическая модель диффузии солей щелочных и щелочноземельных элементов в геологические породы и материалы строительных конструкций. Разработан алгоритм, который может быть использован для расчета энергий формирования (разрушения) кластеров кристаллических структур. Адекватность математической модели подтверждается экспериментальными данными. Монография вносит серьезный вклад в теорию процессов массопереноса в материалах строительных конструкций.

Доп.точки доступа:
Алыков, Н. М.

117715
Курень, С. Г.
    Математическое моделирование загрязнения приземного слоя атмосферы : монография / Курень С. Г. - Ростов-на-Дону : Донской государственный технический университет, 2019. - 114 с. - ISBN 978-5-7890-1655-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 20.1

Кл.слова (ненормированные):
атмосфера -- загрязнение -- окружающая среда -- приземной слой
Аннотация: Рассмотрены существующие методы математического моделирования процессов в окружающей среде, разработаны новые модели на основе существующих по анализу загрязнения окружающей среды за последние 25 лет, проверена их адекватность и сделан на их основе прогноз загрязнения приземного слоя атмосферы. Может быть полезна для бакалавров, магистрантов, аспирантов, инженеров-экологов, научных работников, и всех, кто занимается исследованием загрязнения объектов окружающей среды и разработкой способов защиты от загрязнения.

Доп.точки доступа:
Рябых, Г. Ю.
Николенко, Г. В.

Курень, С. Г. Математическое моделирование загрязнения приземного слоя атмосферы [Электронный ресурс] : Монография / Курень С. Г., 2019. - 114 с.

4.

Курень, С. Г. Математическое моделирование загрязнения приземного слоя атмосферы [Электронный ресурс] : Монография / Курень С. Г., 2019. - 114 с.

Open link to player


117715
Курень, С. Г.
    Математическое моделирование загрязнения приземного слоя атмосферы : монография / Курень С. Г. - Ростов-на-Дону : Донской государственный технический университет, 2019. - 114 с. - ISBN 978-5-7890-1655-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 20.1

Кл.слова (ненормированные):
атмосфера -- загрязнение -- окружающая среда -- приземной слой
Аннотация: Рассмотрены существующие методы математического моделирования процессов в окружающей среде, разработаны новые модели на основе существующих по анализу загрязнения окружающей среды за последние 25 лет, проверена их адекватность и сделан на их основе прогноз загрязнения приземного слоя атмосферы. Может быть полезна для бакалавров, магистрантов, аспирантов, инженеров-экологов, научных работников, и всех, кто занимается исследованием загрязнения объектов окружающей среды и разработкой способов защиты от загрязнения.

Доп.точки доступа:
Рябых, Г. Ю.
Николенко, Г. В.

103892
Штыкин, М. Д.
    Моделирование систем : монография / Штыкин М. Д. - Благовещенск : Амурский государственный университет, 2017. - 120 с. - ISBN 978-5-93493-292-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.81

Кл.слова (ненормированные):
автоматизация -- динамическая система -- математическая модель -- тестирующий сигнал -- технологический процесс -- эвм
Аннотация: В монографии рассматриваются вопросы моделирования систем с применением аппарата функциональных разложений Винера – Вольтерра. Представлены методы белошумовой идентификации динамических систем. Описаны алгоритмы для создания тестирующих сигналов с требуемыми статистическими характеристиками. Рассмотрен вопрос влияния качества тестирующих сигналов на результаты испытаний и адекватность моделей. Для специалистов в области разработки, создания и применения автоматизированных систем управления, автоматизированных систем обработки информации и экспериментальных исследований; для студентов и магистрантов соответствующих направлений подготовки.

Штыкин, М. Д. Моделирование систем [Электронный ресурс] : Монография / Штыкин М. Д., 2017. - 120 с.

5.

Штыкин, М. Д. Моделирование систем [Электронный ресурс] : Монография / Штыкин М. Д., 2017. - 120 с.

Open link to player


103892
Штыкин, М. Д.
    Моделирование систем : монография / Штыкин М. Д. - Благовещенск : Амурский государственный университет, 2017. - 120 с. - ISBN 978-5-93493-292-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.81

Кл.слова (ненормированные):
автоматизация -- динамическая система -- математическая модель -- тестирующий сигнал -- технологический процесс -- эвм
Аннотация: В монографии рассматриваются вопросы моделирования систем с применением аппарата функциональных разложений Винера – Вольтерра. Представлены методы белошумовой идентификации динамических систем. Описаны алгоритмы для создания тестирующих сигналов с требуемыми статистическими характеристиками. Рассмотрен вопрос влияния качества тестирующих сигналов на результаты испытаний и адекватность моделей. Для специалистов в области разработки, создания и применения автоматизированных систем управления, автоматизированных систем обработки информации и экспериментальных исследований; для студентов и магистрантов соответствующих направлений подготовки.

91682

    Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python : учебное пособие / Волкова В. М. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2017. - 74 с. - ISBN 978-5-7782-3183-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.97

Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- корреляционный анализ -- модель регрессии -- программная система -- регрессионный анализ -- система r -- статистический анализ -- факторный анализ -- язык python
Аннотация: Рассмотрены методы анализа данных в той последовательности, как они должны применяться при использовании анализа данных на практике: методы, использующиеся при предварительном анализе данных, при проверке статистических гипотез о нормальности, об однородности средних, о независимости, об однородности дисперсий, о незначимости коэффициента корреляции, методы построения моделей регрессии, проверки на адекватность полученной модели, оценки качества модели и ее способности давать точный прогноз. Приводится информация о функциях, представленных в системе R и библиотеках и пакетах, реализованных средствами языка программирования Python. Учебное пособие может быть полезно также всем, интересующимся методами статистического анализа данных и современными программными средствами, позволяющими осуществлять анализ данных на профессиональном уровне.

Доп.точки доступа:
Волкова, В. М.
Семёнова, М. А.
Четвертакова, Е. С.
Вожов, С. С.

Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Волкова В. М., 2017. - 74 с.

6.

Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Волкова В. М., 2017. - 74 с.

Open link to player


91682

    Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python : учебное пособие / Волкова В. М. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2017. - 74 с. - ISBN 978-5-7782-3183-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.97

Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- корреляционный анализ -- модель регрессии -- программная система -- регрессионный анализ -- система r -- статистический анализ -- факторный анализ -- язык python
Аннотация: Рассмотрены методы анализа данных в той последовательности, как они должны применяться при использовании анализа данных на практике: методы, использующиеся при предварительном анализе данных, при проверке статистических гипотез о нормальности, об однородности средних, о независимости, об однородности дисперсий, о незначимости коэффициента корреляции, методы построения моделей регрессии, проверки на адекватность полученной модели, оценки качества модели и ее способности давать точный прогноз. Приводится информация о функциях, представленных в системе R и библиотеках и пакетах, реализованных средствами языка программирования Python. Учебное пособие может быть полезно также всем, интересующимся методами статистического анализа данных и современными программными средствами, позволяющими осуществлять анализ данных на профессиональном уровне.

Доп.точки доступа:
Волкова, В. М.
Семёнова, М. А.
Четвертакова, Е. С.
Вожов, С. С.

89876
Верещага, А. Н.
    Моделирование распространения ядерного оружия и возможности его глубокого сокращения на основе метода нечеткой логики / Верещага А. Н. - Саров : Российский федеральный ядерный центр – ВНИИЭФ, 2016. - 256 с. - ISBN 978-5-9515-0331-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.9

Кл.слова (ненормированные):
вооружение -- распространение -- сокращение -- ядерное оружие
Аннотация: В книге описаны нечетко-логические математические модели процессов распространения и возможности сокращения ядерного оружия. Приводится историческая информация о формировании современного подхода к анализу процесса распространения, создании государством ядерного оружия вследствие его научно-технических возможностей, внутри- и внешнеполитических обстоятельств, характеристикой которых являются индексы, используемые в моделях. Верификация моделей показала достаточную адекватность получаемых результатов. Проанализировано влияние различных факторов на процессы распространения и сокращения ядерного оружия. Книга может быть полезной для специалистов по контролю над вооружением, аспирантов и студентов, специализирующихся по тематике о нераспространении ядерного оружия.

Доп.точки доступа:
Чернышев, А. К.

Верещага, А. Н. Моделирование распространения ядерного оружия и возможности его глубокого сокращения на основе метода нечеткой логики [Электронный ресурс] / Верещага А. Н., 2016. - 256 с.

7.

Верещага, А. Н. Моделирование распространения ядерного оружия и возможности его глубокого сокращения на основе метода нечеткой логики [Электронный ресурс] / Верещага А. Н., 2016. - 256 с.

Open link to player


89876
Верещага, А. Н.
    Моделирование распространения ядерного оружия и возможности его глубокого сокращения на основе метода нечеткой логики / Верещага А. Н. - Саров : Российский федеральный ядерный центр – ВНИИЭФ, 2016. - 256 с. - ISBN 978-5-9515-0331-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.9

Кл.слова (ненормированные):
вооружение -- распространение -- сокращение -- ядерное оружие
Аннотация: В книге описаны нечетко-логические математические модели процессов распространения и возможности сокращения ядерного оружия. Приводится историческая информация о формировании современного подхода к анализу процесса распространения, создании государством ядерного оружия вследствие его научно-технических возможностей, внутри- и внешнеполитических обстоятельств, характеристикой которых являются индексы, используемые в моделях. Верификация моделей показала достаточную адекватность получаемых результатов. Проанализировано влияние различных факторов на процессы распространения и сокращения ядерного оружия. Книга может быть полезной для специалистов по контролю над вооружением, аспирантов и студентов, специализирующихся по тематике о нераспространении ядерного оружия.

Доп.точки доступа:
Чернышев, А. К.

93862
Киценко, Т. П.
    Методология, планирование и обработка результатов эксперимента в научных исследованиях : учебно-методическое пособие / Киценко Т. П. - Макеевка : Донбасская национальная академия строительства и архитектуры, ЭБС АСВ, 2020. - 70 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 38.3

Кл.слова (ненормированные):
методология -- научное исследование -- планирование -- эксперимент
Аннотация: Изложены основы методологии и методов научного исследования, обработки и анализа полученных результатов, методов оптимизации процессов, рассмотрены различные уровни научного познания. Указания помогут приобрести навыки в обработке результатов экспериментов, поставленных по одному из методов теории планирования эксперимента: построение математической модели зависимости изучаемого параметра от влияющих на него факторов, проверка полученной модели на адекватность и ее анализ. Содержатся вопросы для самопроверки и литература.

Доп.точки доступа:
Лахтарина, С. В.
Егорова, Е. В.

Киценко, Т. П. Методология, планирование и обработка результатов эксперимента в научных исследованиях [Электронный ресурс] : Учебно-методическое пособие / Киценко Т. П., 2020. - 70 с.

8.

Киценко, Т. П. Методология, планирование и обработка результатов эксперимента в научных исследованиях [Электронный ресурс] : Учебно-методическое пособие / Киценко Т. П., 2020. - 70 с.

Open link to player


93862
Киценко, Т. П.
    Методология, планирование и обработка результатов эксперимента в научных исследованиях : учебно-методическое пособие / Киценко Т. П. - Макеевка : Донбасская национальная академия строительства и архитектуры, ЭБС АСВ, 2020. - 70 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 38.3

Кл.слова (ненормированные):
методология -- научное исследование -- планирование -- эксперимент
Аннотация: Изложены основы методологии и методов научного исследования, обработки и анализа полученных результатов, методов оптимизации процессов, рассмотрены различные уровни научного познания. Указания помогут приобрести навыки в обработке результатов экспериментов, поставленных по одному из методов теории планирования эксперимента: построение математической модели зависимости изучаемого параметра от влияющих на него факторов, проверка полученной модели на адекватность и ее анализ. Содержатся вопросы для самопроверки и литература.

Доп.точки доступа:
Лахтарина, С. В.
Егорова, Е. В.

Page 1, Results: 8

 

All acquisitions for 2025
Or select a month
January
February
March
April
May
June
July
August
September
October
November
December