Choice of metadata IPR SMART
Page 2, Results: 30
Report on unfulfilled requests: 0
11.
Подробнее
Середа, В. А.
Эконометрика : учебное пособие / Середа В. А. - Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2018. - 148 с. - ISBN 978-5-7638-3996-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.051
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- задача -- линейная модель -- регрессия -- уравнение -- эконометрика -- экономика
Аннотация: Рассмотрены линейная модель множественной регрессии, нелинейные модели, временные ряды, системы эконометрических уравнений. Приведены примеры решения задач и варианты индивидуальных заданий, а также тесты и вопросы к экзамену. Предназначено для студентов укрупненной группы направлений подготовки бакалавров 38.03.01 «Экономика», 38.03.02 «Менеджмент», а также для преподавателей, применяющих методы эконометрики в социально-экономических исследованиях.
Доп.точки доступа:
Литаврин, А. В.
Собачкина, Н. Л.
Середа, В. А.
Эконометрика : учебное пособие / Середа В. А. - Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2018. - 148 с. - ISBN 978-5-7638-3996-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- задача -- линейная модель -- регрессия -- уравнение -- эконометрика -- экономика
Аннотация: Рассмотрены линейная модель множественной регрессии, нелинейные модели, временные ряды, системы эконометрических уравнений. Приведены примеры решения задач и варианты индивидуальных заданий, а также тесты и вопросы к экзамену. Предназначено для студентов укрупненной группы направлений подготовки бакалавров 38.03.01 «Экономика», 38.03.02 «Менеджмент», а также для преподавателей, применяющих методы эконометрики в социально-экономических исследованиях.
Доп.точки доступа:
Литаврин, А. В.
Собачкина, Н. Л.
12.
Подробнее
Регрессия как этап развития / Александров Ю. И. - Москва : Издательство «Институт психологии РАН», 2017. - 192 с. - ISBN 978-5-9270-0354-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 88.2
Кл.слова (ненормированные):
алкогольная интоксикация -- болезнь -- психология -- регрессия -- стресс -- субъективный опыт
Аннотация: В книге представлены результаты теоретического и многоуровневого экспериментального анализа динамики субъективного опыта (от генетической и импульсной активности нейронов животных до просоциального поведения здоровых людей разного возраста и людей с хроническим заболеванием) в ситуациях, при которых может быть отмечена регрессия: стресс, болезнь, научение, эмоциональные состояния и алкогольная интоксикация. Рассматривается также регрессия в структуре культуры. Обсуждается сходство закономерностей развертывания регрессии в этих ситуациях. Книга может быть интересна специалистам в области психологии, психотерапии, медицины, биологии, культурологии и философии.
Доп.точки доступа:
Александров, Ю. И.
Сварник, О. Е.
Знаменская, И. И.
Колбенева, М. Г.
Арутюнова, К. Р.
Крылов, А. К.
Булава, А. И.
Регрессия как этап развития / Александров Ю. И. - Москва : Издательство «Институт психологии РАН», 2017. - 192 с. - ISBN 978-5-9270-0354-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алкогольная интоксикация -- болезнь -- психология -- регрессия -- стресс -- субъективный опыт
Аннотация: В книге представлены результаты теоретического и многоуровневого экспериментального анализа динамики субъективного опыта (от генетической и импульсной активности нейронов животных до просоциального поведения здоровых людей разного возраста и людей с хроническим заболеванием) в ситуациях, при которых может быть отмечена регрессия: стресс, болезнь, научение, эмоциональные состояния и алкогольная интоксикация. Рассматривается также регрессия в структуре культуры. Обсуждается сходство закономерностей развертывания регрессии в этих ситуациях. Книга может быть интересна специалистам в области психологии, психотерапии, медицины, биологии, культурологии и философии.
Доп.точки доступа:
Александров, Ю. И.
Сварник, О. Е.
Знаменская, И. И.
Колбенева, М. Г.
Арутюнова, К. Р.
Крылов, А. К.
Булава, А. И.
13.
Подробнее
Гриднева, И. В.
Теория вероятностей и математическая статистика : учебное пособие / Гриднева И. В. - Воронеж : Воронежский Государственный Аграрный Университет им. Императора Петра Первого, 2017. - 165 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
вероятность -- гипотеза -- корреляция -- математическая статистика -- регрессия -- случайная величина -- случайное событие
Аннотация: В учебном пособии изложены теоретические сведения из разделов теории вероятностей и математической статистики, решение типовых задач, индивидуальные задания для самостоятельной работы студентов, контрольные и тестовые вопросы по разобранным темам.
Доп.точки доступа:
Федулова, Л. И.
Шацкий, В. П.
Гриднева, И. В.
Теория вероятностей и математическая статистика : учебное пособие / Гриднева И. В. - Воронеж : Воронежский Государственный Аграрный Университет им. Императора Петра Первого, 2017. - 165 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
вероятность -- гипотеза -- корреляция -- математическая статистика -- регрессия -- случайная величина -- случайное событие
Аннотация: В учебном пособии изложены теоретические сведения из разделов теории вероятностей и математической статистики, решение типовых задач, индивидуальные задания для самостоятельной работы студентов, контрольные и тестовые вопросы по разобранным темам.
Доп.точки доступа:
Федулова, Л. И.
Шацкий, В. П.
14.
Подробнее
Кремер, Н. Ш.
Эконометрика : учебник для студентов вузов / Кремер Н. Ш. - Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2017. - 328 с. - ISBN 978-5-238-01720-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.053
Кл.слова (ненормированные):
корреляция -- модель -- регрессия -- уравнение -- эконометрика
Аннотация: B учебнике излагаются основы эконометрики. Большое внимание уделяется классической (парной и множественной) и обобщенной моделям линейной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений, моделям с панельными данными. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, спецификация и линеаризация модели, частная корреляция. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных задач и задач для самостоятельной работы. Для студентов, бакалавров и магистров экономических направлений и специальностей вузов, аспирантов, преподавателей и специалистов по прикладной экономике и финансам, лиц, обучающихся по программам MBA, второго высшего образования и проходящих профессиональную переподготовку или повышение квалификации.
Доп.точки доступа:
Путко, Б. А.
Кремер, Н. Ш. \ред.\
Кремер, Н. Ш.
Эконометрика : учебник для студентов вузов / Кремер Н. Ш. - Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2017. - 328 с. - ISBN 978-5-238-01720-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
корреляция -- модель -- регрессия -- уравнение -- эконометрика
Аннотация: B учебнике излагаются основы эконометрики. Большое внимание уделяется классической (парной и множественной) и обобщенной моделям линейной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений, моделям с панельными данными. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, спецификация и линеаризация модели, частная корреляция. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных задач и задач для самостоятельной работы. Для студентов, бакалавров и магистров экономических направлений и специальностей вузов, аспирантов, преподавателей и специалистов по прикладной экономике и финансам, лиц, обучающихся по программам MBA, второго высшего образования и проходящих профессиональную переподготовку или повышение квалификации.
Доп.точки доступа:
Путко, Б. А.
Кремер, Н. Ш. \ред.\
15.
Подробнее
Кувайскова, Ю. Е.
Эконометрика : учебное пособие / Кувайскова Ю. Е. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2017. - 166 с. - ISBN 978-5-9795-1722-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- математика -- множественная регрессия -- парная регрессия -- эконометрика -- экономика
Аннотация: Учебное пособие посвящено изучению основных разделов эконометрики: парная регрессия, множественная регрессия, системы одновременных уравнений, модели временных рядов, также приводится раздел, посвященный адаптивному регрессионному моделированию. По каждой теме в пособии представлены теоретические сведения, примеры решения задач, задачи для самостоятельного выполнения, методические рекомендации и варианты заданий для выполнения расчетно-графической работы. Пособие предназначено для студентов направления «Прикладная математика», а также студентов других направлений, изучающих курс «Эконометрика».
Кувайскова, Ю. Е.
Эконометрика : учебное пособие / Кувайскова Ю. Е. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2017. - 166 с. - ISBN 978-5-9795-1722-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- математика -- множественная регрессия -- парная регрессия -- эконометрика -- экономика
Аннотация: Учебное пособие посвящено изучению основных разделов эконометрики: парная регрессия, множественная регрессия, системы одновременных уравнений, модели временных рядов, также приводится раздел, посвященный адаптивному регрессионному моделированию. По каждой теме в пособии представлены теоретические сведения, примеры решения задач, задачи для самостоятельного выполнения, методические рекомендации и варианты заданий для выполнения расчетно-графической работы. Пособие предназначено для студентов направления «Прикладная математика», а также студентов других направлений, изучающих курс «Эконометрика».
16.
Подробнее
Гультяева, Т. А.
Методы статистического обучения в задачах регрессии и классификации : монография / Гультяева Т. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2016. - 323 с. - ISBN 978-5-7782-2817-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
svm -- задача -- классификатор -- опорный вектор -- регрессия -- статистика
Аннотация: В монографии рассматриваются вопросы статистического обучения в задачах построения регрессии по методу опорных векторов и в задачах классификации с использованием скрытых марковских моделей (СММ). Для решения задачи устойчивого оценивания модели регрессии по методу опорных векторов (SVM) в условиях зашумленных данных с помехой, имеющей распределение с большим эксцессом или имеющей характер асимметричного засорения, предложено использовать адаптивные и асимметричные функции потерь. Приводятся формулировки двойственных задач квадратичного программирования для этих случаев. Описывается метод квантильной регрессии на основе SVM для произвольной функции потерь. На его основе рассмотрен метод построения доверительных интервалов для отклика, а также непараметрический метод оценки неизвестной дисперсии ошибок наблюдений. Для построения компактной модели регрессии в условиях работы с выборками большого объема предлагаются алгоритмы построения разреженных решений в SVM. Показывается их эффективность в сравнении с классическим методом построения разреженных решений на основе функции нечувствительности Вапника. Описывается модификация SVM, позволяющая строить разреженные решения в условиях гетероскедастичности ошибок наблюдений. Приводятся результаты экспериментальных исследований по построению регрессионных моделей с использованием SVM при мультиколлинеарности данных, автокорреляции и гетероскедастичности ошибок наблюдений. Приводятся результаты исследования подхода к решению задачи классификации наблюдаемых последовательностей, представленных скрытыми марковскими моделями, с использованием инициированных этими моделями признаков. С использованием метода статистического моделирования рассматривается поведение нескольких классификаторов, когда наблюдаемые последовательности подвергались искажению действием на них различных помех. Также проанализированы случаи, когда нарушены одни из априорных представлений либо о наблюдаемых последовательностях, либо о структуре скрытых марковских моделей, описывающих эти последовательности. Книга будет полезна научным сотрудникам и специалистам, сталкивающимся в своей деятельности с необходимостью решения задач построения зависимостей и классификации последовательностей, а также студентам и аспирантам.
Доп.точки доступа:
Попов, А. А.
Саутин, А. С.
Гультяева, Т. А.
Методы статистического обучения в задачах регрессии и классификации : монография / Гультяева Т. А. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2016. - 323 с. - ISBN 978-5-7782-2817-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
svm -- задача -- классификатор -- опорный вектор -- регрессия -- статистика
Аннотация: В монографии рассматриваются вопросы статистического обучения в задачах построения регрессии по методу опорных векторов и в задачах классификации с использованием скрытых марковских моделей (СММ). Для решения задачи устойчивого оценивания модели регрессии по методу опорных векторов (SVM) в условиях зашумленных данных с помехой, имеющей распределение с большим эксцессом или имеющей характер асимметричного засорения, предложено использовать адаптивные и асимметричные функции потерь. Приводятся формулировки двойственных задач квадратичного программирования для этих случаев. Описывается метод квантильной регрессии на основе SVM для произвольной функции потерь. На его основе рассмотрен метод построения доверительных интервалов для отклика, а также непараметрический метод оценки неизвестной дисперсии ошибок наблюдений. Для построения компактной модели регрессии в условиях работы с выборками большого объема предлагаются алгоритмы построения разреженных решений в SVM. Показывается их эффективность в сравнении с классическим методом построения разреженных решений на основе функции нечувствительности Вапника. Описывается модификация SVM, позволяющая строить разреженные решения в условиях гетероскедастичности ошибок наблюдений. Приводятся результаты экспериментальных исследований по построению регрессионных моделей с использованием SVM при мультиколлинеарности данных, автокорреляции и гетероскедастичности ошибок наблюдений. Приводятся результаты исследования подхода к решению задачи классификации наблюдаемых последовательностей, представленных скрытыми марковскими моделями, с использованием инициированных этими моделями признаков. С использованием метода статистического моделирования рассматривается поведение нескольких классификаторов, когда наблюдаемые последовательности подвергались искажению действием на них различных помех. Также проанализированы случаи, когда нарушены одни из априорных представлений либо о наблюдаемых последовательностях, либо о структуре скрытых марковских моделей, описывающих эти последовательности. Книга будет полезна научным сотрудникам и специалистам, сталкивающимся в своей деятельности с необходимостью решения задач построения зависимостей и классификации последовательностей, а также студентам и аспирантам.
Доп.точки доступа:
Попов, А. А.
Саутин, А. С.
17.
Подробнее
Смирнов, Г. В.
Моделирование и оптимизация объектов и процессов : учебное пособие / Смирнов Г. В. - Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2016. - 216 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.84
Кл.слова (ненормированные):
информационная матрица -- корреляционный анализ -- линейная регрессия -- математическая модель -- многофакторный эксперимент -- моделирование процесса -- оптимизация объекта -- планирование эксперимента -- подобие систем -- технологический процесс
Аннотация: Учебное пособие рекомендуется магистрантам технических направлений подготовки. В учебном пособии изложены основные методы моделирования и оптимизации объектов и процессов, которые дополнены оригинальными примерами, полученными в собственных исследованиях автора. В пособии изложен теоретический материал, а также приведены примеры выполнения практических работ и даны варианты заданий контрольных работ.
Смирнов, Г. В.
Моделирование и оптимизация объектов и процессов : учебное пособие / Смирнов Г. В. - Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2016. - 216 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
информационная матрица -- корреляционный анализ -- линейная регрессия -- математическая модель -- многофакторный эксперимент -- моделирование процесса -- оптимизация объекта -- планирование эксперимента -- подобие систем -- технологический процесс
Аннотация: Учебное пособие рекомендуется магистрантам технических направлений подготовки. В учебном пособии изложены основные методы моделирования и оптимизации объектов и процессов, которые дополнены оригинальными примерами, полученными в собственных исследованиях автора. В пособии изложен теоретический материал, а также приведены примеры выполнения практических работ и даны варианты заданий контрольных работ.
18.
Подробнее
Шустрова, М. Л.
Основы планирования экспериментальных исследований : учебное пособие / Шустрова М. Л. - Казань : Казанский национальный исследовательский технологический университет, 2016. - 84 с. - ISBN 978-5-7882-1924-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
matlab -- исследование -- регрессия -- статистическая обработка -- эксперимент
Аннотация: Рассмотрены основные теоретические сведения по вопросам планирования статистических исследований, экспериментальных исследований одно- и многофакторных зависимостей, включая экстремальные методы планирования, а также особенности обработки полученных экспериментальных данных. Приведены примеры построения математических моделей и задачи для самостоятельного решения. Предназначено для студентов института управления, автоматизации и информационных технологий, изучающих дисциплину «Планирование эксперимента» в рамках бакалаврской и магистерской подготовки.
Доп.точки доступа:
Фафурин, А. В.
Шустрова, М. Л.
Основы планирования экспериментальных исследований : учебное пособие / Шустрова М. Л. - Казань : Казанский национальный исследовательский технологический университет, 2016. - 84 с. - ISBN 978-5-7882-1924-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
matlab -- исследование -- регрессия -- статистическая обработка -- эксперимент
Аннотация: Рассмотрены основные теоретические сведения по вопросам планирования статистических исследований, экспериментальных исследований одно- и многофакторных зависимостей, включая экстремальные методы планирования, а также особенности обработки полученных экспериментальных данных. Приведены примеры построения математических моделей и задачи для самостоятельного решения. Предназначено для студентов института управления, автоматизации и информационных технологий, изучающих дисциплину «Планирование эксперимента» в рамках бакалаврской и магистерской подготовки.
Доп.точки доступа:
Фафурин, А. В.
19.
Подробнее
Воскобойников, Ю. Е.
Количественные методы экономики в Excel : практикум / Воскобойников Ю. Е. - Новосибирск : Новосибирский государственный архитектурно-строительный университет (Сибстрин), ЭБС АСВ, 2020. - 63 с. - ISBN 978-5-7795-0918-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.39
Кл.слова (ненормированные):
excel -- количественные методы -- линейное программирование -- парная регрессия -- экономика
Аннотация: Практикум затрагивает основные темы учебной дисциплины «Количественные методы в экономике» и включает необходимые для понимания теоретические положения, расчетные соотношения, а также примеры реализации этих соотношений в табличном процессоре Excel. Каждое практическое занятие включает соответствующее задание, содержащее исходные данные и перечень тех вычислений, которые необходимо выполнить для решения рассматриваемой задачи. Данный практикум предназначен для студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.10 «Жилищное хозяйство и коммунальная инфраструктура», магистрантов и аспирантов данного направления подготовки. Может успешно использоваться при изучении учебной дисциплины «Количественные методы в экономике» в дистанционном формате.
Воскобойников, Ю. Е.
Количественные методы экономики в Excel : практикум / Воскобойников Ю. Е. - Новосибирск : Новосибирский государственный архитектурно-строительный университет (Сибстрин), ЭБС АСВ, 2020. - 63 с. - ISBN 978-5-7795-0918-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
excel -- количественные методы -- линейное программирование -- парная регрессия -- экономика
Аннотация: Практикум затрагивает основные темы учебной дисциплины «Количественные методы в экономике» и включает необходимые для понимания теоретические положения, расчетные соотношения, а также примеры реализации этих соотношений в табличном процессоре Excel. Каждое практическое занятие включает соответствующее задание, содержащее исходные данные и перечень тех вычислений, которые необходимо выполнить для решения рассматриваемой задачи. Данный практикум предназначен для студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.10 «Жилищное хозяйство и коммунальная инфраструктура», магистрантов и аспирантов данного направления подготовки. Может успешно использоваться при изучении учебной дисциплины «Количественные методы в экономике» в дистанционном формате.
20.
Подробнее
Руденко, Б. Д.
Кореляционно-регресионный анализ в Excel и Mathcad : лабораторный практикум / Руденко Б. Д. - Красноярск : Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, 2020. - 82 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
excel -- mathcad -- информационная система -- линейная регрессия -- математическая модель -- статистический метод
Аннотация: Цель лабораторного практикума – сформировать у студентов представление о реализации корреляционно-регрессионного анализа в процессе обработки данных в технологических дисциплинах по деревообработке, при использовании таких распространённых программных продуктов как Excel и MathCAD. Представлены теоретические сведения и описание алгоритма работы по методике применения корреляционно регрессионного анализа, в процессе получения математических зависимостей изучаемых вопросов. Предназначено для бакалавров инженерно-технического и химического профилей подготовки, также может быть полезно магистрантам, аспирантами начинающим преподавателям.
Руденко, Б. Д.
Кореляционно-регресионный анализ в Excel и Mathcad : лабораторный практикум / Руденко Б. Д. - Красноярск : Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, 2020. - 82 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
excel -- mathcad -- информационная система -- линейная регрессия -- математическая модель -- статистический метод
Аннотация: Цель лабораторного практикума – сформировать у студентов представление о реализации корреляционно-регрессионного анализа в процессе обработки данных в технологических дисциплинах по деревообработке, при использовании таких распространённых программных продуктов как Excel и MathCAD. Представлены теоретические сведения и описание алгоритма работы по методике применения корреляционно регрессионного анализа, в процессе получения математических зависимостей изучаемых вопросов. Предназначено для бакалавров инженерно-технического и химического профилей подготовки, также может быть полезно магистрантам, аспирантами начинающим преподавателям.
Page 2, Results: 30