Digital catalogue


 

Choice of metadata IPR SMART

Page 4, Results: 32

Report on unfulfilled requests: 0

146643

    Эконометрическое моделирование. Временные ряды и коинтеграция : учебное пособие / Поползин Д. Ю. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 97 с. - ISBN 978-5-4497-3562-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 65.05

Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- временной ряд -- коинтеграционный процесс -- коинтеграция -- статистический анализ -- эконометрика -- эконометрическое моделирование
Аннотация: В учебном пособии представлены основные подходы к изучению природы временных рядов, их количественной и качественной взаимосвязи, в том числе в рамках коинтеграционных процессов. Большое внимание уделено обзору общепринятых мировых методов исследования причин стохастического тренда, в том числе структурных сдвигов, сезонности и нелинейности, а также методов исследования взаимосвязи между нестационарными временными рядами, включая причинность по Грэнджеру и коинтеграцию. Изложение материала основано на современной литературе, преимущественно зарубежной источники, представляющей описание методов анализа природы временных рядов и моделирования взаимосвязи между ними: приведены наглядные примеры применения данных методов на практике. Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Учебное пособие рекомендуется студентам бакалавриата и магистратуры, изучающим таким дисциплины, как «Эконометрика», «Эконометрическое моделирование», «Экономико-математические методы», «Прикладной статистический анализ», «Анализ данных» и смежные дисциплины, аспирантам экономико-математических специальностей. Издание может быть полезно преподавателям вузов, институтов повышения квалификации, а также менеджерам, экономистам, инженерам, научным работникам, чьи интересы связаны с исследованием статистических данных в форме временных рядов.
Доп.точки доступа:
Поползин, Д. Ю.
Дубина, И. Н.
Ибрагимов, Н. М.
Мкртчян, Г. М.

Эконометрическое моделирование. Временные ряды и коинтеграция [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Поползин Д. Ю., 2024. - 97 с.

31.

Эконометрическое моделирование. Временные ряды и коинтеграция [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Поползин Д. Ю., 2024. - 97 с.


146643

    Эконометрическое моделирование. Временные ряды и коинтеграция : учебное пособие / Поползин Д. Ю. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 97 с. - ISBN 978-5-4497-3562-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 65.05

Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- временной ряд -- коинтеграционный процесс -- коинтеграция -- статистический анализ -- эконометрика -- эконометрическое моделирование
Аннотация: В учебном пособии представлены основные подходы к изучению природы временных рядов, их количественной и качественной взаимосвязи, в том числе в рамках коинтеграционных процессов. Большое внимание уделено обзору общепринятых мировых методов исследования причин стохастического тренда, в том числе структурных сдвигов, сезонности и нелинейности, а также методов исследования взаимосвязи между нестационарными временными рядами, включая причинность по Грэнджеру и коинтеграцию. Изложение материала основано на современной литературе, преимущественно зарубежной источники, представляющей описание методов анализа природы временных рядов и моделирования взаимосвязи между ними: приведены наглядные примеры применения данных методов на практике. Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Учебное пособие рекомендуется студентам бакалавриата и магистратуры, изучающим таким дисциплины, как «Эконометрика», «Эконометрическое моделирование», «Экономико-математические методы», «Прикладной статистический анализ», «Анализ данных» и смежные дисциплины, аспирантам экономико-математических специальностей. Издание может быть полезно преподавателям вузов, институтов повышения квалификации, а также менеджерам, экономистам, инженерам, научным работникам, чьи интересы связаны с исследованием статистических данных в форме временных рядов.
Доп.точки доступа:
Поползин, Д. Ю.
Дубина, И. Н.
Ибрагимов, Н. М.
Мкртчян, Г. М.

137524
Жукова, Л. В.
    Интеллектуальный анализ данных на платформе Loginom : учебно-методическое пособие / Жукова Л. В. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2023. - 45 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.97

Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- задачи кластеризации -- линейная регрессия -- платформа loginom
Аннотация: Рассматриваются особенности реализации задач линейной регрессии и задач кластеризации с помощью отечественного ПО Loginom. Предназначено для магистрантов Университета науки и технологий МИСИС, обучающихся по направлению подготовки 09.04.02 «Информационные системы и технологии», изучающих в рамках дисциплины «Интеллектуальный анализ данных» подходы и методы обработки больших структурированных, слабоструктурированных и неструктурированных данных.

Жукова, Л. В. Интеллектуальный анализ данных на платформе Loginom [Электронный ресурс] : Учебно-методическое пособие / Жукова Л. В., 2023. - 45 с.

32.

Жукова, Л. В. Интеллектуальный анализ данных на платформе Loginom [Электронный ресурс] : Учебно-методическое пособие / Жукова Л. В., 2023. - 45 с.


137524
Жукова, Л. В.
    Интеллектуальный анализ данных на платформе Loginom : учебно-методическое пособие / Жукова Л. В. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2023. - 45 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.97

Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- задачи кластеризации -- линейная регрессия -- платформа loginom
Аннотация: Рассматриваются особенности реализации задач линейной регрессии и задач кластеризации с помощью отечественного ПО Loginom. Предназначено для магистрантов Университета науки и технологий МИСИС, обучающихся по направлению подготовки 09.04.02 «Информационные системы и технологии», изучающих в рамках дисциплины «Интеллектуальный анализ данных» подходы и методы обработки больших структурированных, слабоструктурированных и неструктурированных данных.

Page 4, Results: 32

 

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