Digital catalogue


 

Choice of metadata IPR SMART

Page 1, Results: 14

Report on unfulfilled requests: 0

72049

    Современные проблемы прикладной математики. Часть 1. Лекционный курс : учебное пособие. - [Б. м.] : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2016 - .Современные проблемы прикладной математики. Часть 1. Лекционный курс / Воскобойников Ю. Е. - 2016. - 138 с. - ISBN 978-5-94373-344-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.172

Кл.слова (ненормированные):
прикладная математика -- параметрическая модель -- динамическая система -- регрессионная модель -- параметрическая идентификация -- регуляризирующий SVD-алгоритм -- нормальное псевдорешение
Аннотация: В учебном пособии в первой части приводится системное изложение одного из разделов прикладной математики, связанного с устойчивыми методами и алгоритмами решения систем линейных алгебраических уравнений, возникающих при параметрической идентификации моделей. Основное внимание уделяется построению решений с минимальной ошибкой или с требуемыми точностными характеристиками, а также учету имеющейся априорной информации об искомом решении. Во второй части приводится описание лабораторных работ по созданию алгоритмов построения нормального псевдорешения и регуляризированных решений. Учебное пособие предназначено для магистрантов направления «Прикладная математика и информатика». Результаты будут полезны также широкому кругу студентов, магистрантов, аспирантов, исследователей, занимающихся решением задач параметрической идентификации и обработки экспериментальных данных.

Доп.точки доступа:
Мицель, А. А.

Современные проблемы прикладной математики. Часть 1. Лекционный курс [Электронный ресурс] : Учебное пособие. Современные проблемы прикладной математики. Часть 1. Лекционный курс / Воскобойников Ю. Е., 2016. - 138 с.

1.

Современные проблемы прикладной математики. Часть 1. Лекционный курс [Электронный ресурс] : Учебное пособие. Современные проблемы прикладной математики. Часть 1. Лекционный курс / Воскобойников Ю. Е., 2016. - 138 с.


72049

    Современные проблемы прикладной математики. Часть 1. Лекционный курс : учебное пособие. - [Б. м.] : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2016 - .Современные проблемы прикладной математики. Часть 1. Лекционный курс / Воскобойников Ю. Е. - 2016. - 138 с. - ISBN 978-5-94373-344-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.172

Кл.слова (ненормированные):
прикладная математика -- параметрическая модель -- динамическая система -- регрессионная модель -- параметрическая идентификация -- регуляризирующий SVD-алгоритм -- нормальное псевдорешение
Аннотация: В учебном пособии в первой части приводится системное изложение одного из разделов прикладной математики, связанного с устойчивыми методами и алгоритмами решения систем линейных алгебраических уравнений, возникающих при параметрической идентификации моделей. Основное внимание уделяется построению решений с минимальной ошибкой или с требуемыми точностными характеристиками, а также учету имеющейся априорной информации об искомом решении. Во второй части приводится описание лабораторных работ по созданию алгоритмов построения нормального псевдорешения и регуляризированных решений. Учебное пособие предназначено для магистрантов направления «Прикладная математика и информатика». Результаты будут полезны также широкому кругу студентов, магистрантов, аспирантов, исследователей, занимающихся решением задач параметрической идентификации и обработки экспериментальных данных.

Доп.точки доступа:
Мицель, А. А.

101405

    Эконометрика. Множественная линейная регрессия. Однофакторная нелинейная регрессия. Временные ряды. Ч. 2 : учебно-методическое пособие по направлениям подготовки «Экономика», «Бизнес-информатика» для бакалавров очной и заочной форм обучения в 2-х частях. - [Б. м.] : Университет экономики и управления, 2020 - .Эконометрика. Множественная линейная регрессия. Однофакторная нелинейная регрессия. Временные ряды. Ч. 2 / Мотина В. Г. - 2020. - 68 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 -- временной ряд -- линейная корреляция -- регрессионная модель
Аннотация: Учебно-методическое пособие разработано с целью оказания методической помощи студентам при изучении тем: множественная линейная регрессия, однофакторная нелинейная регрессия, временные ряды. Предназначено для студентов Университета экономики и управления, обучающихся по направлениям подготовки 38.03.01 «Экономика», 38.03.05 «Бизнес-информатика». Представлены краткое описание теории, примеры расчетов и получения статистических выводов, контрольные вопросы для закрепления материала. Пособие будет полезно в подготовке к практическим занятиям, подготовке к итоговому контролю по дисциплине «Эконометрика», а также при выполнении научно-исследовательской работы. Рассмотренные примеры разработаны автором на основе официальной статистической информации по Российской Федерации и Республике Крым.

Эконометрика. Множественная линейная регрессия. Однофакторная нелинейная регрессия. Временные ряды. Ч. 2 [Электронный ресурс] : Учебно-методическое пособие по направлениям подготовки «Экономика», «Бизнес-информатика» для бакалавров очной и заочной форм обучения в 2-х частях. Эконометрика. Множественная линейная регрессия. Однофакторная нелинейная регрессия. Временные ряды. Ч. 2 / Мотина В. Г., 2020. - 68 с.

2.

Эконометрика. Множественная линейная регрессия. Однофакторная нелинейная регрессия. Временные ряды. Ч. 2 [Электронный ресурс] : Учебно-методическое пособие по направлениям подготовки «Экономика», «Бизнес-информатика» для бакалавров очной и заочной форм обучения в 2-х частях. Эконометрика. Множественная линейная регрессия. Однофакторная нелинейная регрессия. Временные ряды. Ч. 2 / Мотина В. Г., 2020. - 68 с.


101405

    Эконометрика. Множественная линейная регрессия. Однофакторная нелинейная регрессия. Временные ряды. Ч. 2 : учебно-методическое пособие по направлениям подготовки «Экономика», «Бизнес-информатика» для бакалавров очной и заочной форм обучения в 2-х частях. - [Б. м.] : Университет экономики и управления, 2020 - .Эконометрика. Множественная линейная регрессия. Однофакторная нелинейная регрессия. Временные ряды. Ч. 2 / Мотина В. Г. - 2020. - 68 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 -- временной ряд -- линейная корреляция -- регрессионная модель
Аннотация: Учебно-методическое пособие разработано с целью оказания методической помощи студентам при изучении тем: множественная линейная регрессия, однофакторная нелинейная регрессия, временные ряды. Предназначено для студентов Университета экономики и управления, обучающихся по направлениям подготовки 38.03.01 «Экономика», 38.03.05 «Бизнес-информатика». Представлены краткое описание теории, примеры расчетов и получения статистических выводов, контрольные вопросы для закрепления материала. Пособие будет полезно в подготовке к практическим занятиям, подготовке к итоговому контролю по дисциплине «Эконометрика», а также при выполнении научно-исследовательской работы. Рассмотренные примеры разработаны автором на основе официальной статистической информации по Российской Федерации и Республике Крым.

115705
Наумов, И. В.
    Эконометрика. Экономическое моделирование социально-экономических процессов в территориальных системах : учебное пособие / Наумов И. В. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 127 с. - ISBN 978-5-4497-1408-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 65.050

Кл.слова (ненормированные):
корреляционный анализ -- регрессионная модель -- социально-экономический процесс -- эконометрика -- эконометрическая модель -- экономическое моделирование
Аннотация: Учебное пособие раскрывает основы эконометрического моделирования социально-экономических процессов в территориальных системах, начиная с корреляционного анализа и построения простейших линейных регрессионных моделей до сложных нелинейных, учитывающих влияние множества факторов, временных трендов и сезонных колебаний исследуемых процессов. Рассматриваются особенности формирования эконометрических моделей с фиктивными переменными для исследования взаимосвязей наблюдаемых процессов с факторами, характеризующимися не количественными, а качественными признаками. Раскрываются особенности системного, многоуровневого эконометрического моделирования социально-экономических процессов в территориальных системах, в результате которого формируется сложная система взаимосвязанных регрессионных моделей. Издание подготовлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Данное учебное пособие предназначено для бакалавров и магистрантов укрупненной группы направлений подготовки 38.00.00 «Экономика и управление», изучающих дисциплину «Эконометрика», а также может быть использовано специалистами и научными работниками, исследующими закономерности развития социально-экономических процессов в территориальных системах.

Доп.точки доступа:
Никулина, Н. Л.

Наумов, И. В. Эконометрика. Экономическое моделирование социально-экономических процессов в территориальных системах [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Наумов И. В., 2021. - 127 с.

3.

Наумов, И. В. Эконометрика. Экономическое моделирование социально-экономических процессов в территориальных системах [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Наумов И. В., 2021. - 127 с.


115705
Наумов, И. В.
    Эконометрика. Экономическое моделирование социально-экономических процессов в территориальных системах : учебное пособие / Наумов И. В. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2021. - 127 с. - ISBN 978-5-4497-1408-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 65.050

Кл.слова (ненормированные):
корреляционный анализ -- регрессионная модель -- социально-экономический процесс -- эконометрика -- эконометрическая модель -- экономическое моделирование
Аннотация: Учебное пособие раскрывает основы эконометрического моделирования социально-экономических процессов в территориальных системах, начиная с корреляционного анализа и построения простейших линейных регрессионных моделей до сложных нелинейных, учитывающих влияние множества факторов, временных трендов и сезонных колебаний исследуемых процессов. Рассматриваются особенности формирования эконометрических моделей с фиктивными переменными для исследования взаимосвязей наблюдаемых процессов с факторами, характеризующимися не количественными, а качественными признаками. Раскрываются особенности системного, многоуровневого эконометрического моделирования социально-экономических процессов в территориальных системах, в результате которого формируется сложная система взаимосвязанных регрессионных моделей. Издание подготовлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Данное учебное пособие предназначено для бакалавров и магистрантов укрупненной группы направлений подготовки 38.00.00 «Экономика и управление», изучающих дисциплину «Эконометрика», а также может быть использовано специалистами и научными работниками, исследующими закономерности развития социально-экономических процессов в территориальных системах.

Доп.точки доступа:
Никулина, Н. Л.

87438
Рунова, Л. П.
    Методы бизнес-прогнозирования : учебное пособие / Рунова Л. П. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 109 с. - ISBN 978-5-9275-2553-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 65.23

Кл.слова (ненормированные):
бизнес-менеджмент -- верификация прогноза -- матричный метод -- метод бизнес-прогнозирования -- метод дельфи -- нейронная сеть -- прогнозная интерполяция -- регрессионная модель -- экономическая модель -- экспертный метод
Аннотация: Учебное пособие содержит основы теории и практики бизнес-прогнозирования. При этом делается упор на возможность применения математических методов и моделей для решения задач прогнозирования бизнес-процессов. Пособие разработано на основе нормативных документов Министерства образования и науки Российской Федерации, теории образовательной квалиметрии и современных технологий дидактического обеспечения учебного процесса. Адресовано студентам, магистрантам, аспирантам, работникам высшей школы, специализирующимся в области бизнес-информатики, экономики и менеджмента.

Рунова, Л. П. Методы бизнес-прогнозирования [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Рунова Л. П., 2018. - 109 с.

4.

Рунова, Л. П. Методы бизнес-прогнозирования [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Рунова Л. П., 2018. - 109 с.


87438
Рунова, Л. П.
    Методы бизнес-прогнозирования : учебное пособие / Рунова Л. П. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 109 с. - ISBN 978-5-9275-2553-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 65.23

Кл.слова (ненормированные):
бизнес-менеджмент -- верификация прогноза -- матричный метод -- метод бизнес-прогнозирования -- метод дельфи -- нейронная сеть -- прогнозная интерполяция -- регрессионная модель -- экономическая модель -- экспертный метод
Аннотация: Учебное пособие содержит основы теории и практики бизнес-прогнозирования. При этом делается упор на возможность применения математических методов и моделей для решения задач прогнозирования бизнес-процессов. Пособие разработано на основе нормативных документов Министерства образования и науки Российской Федерации, теории образовательной квалиметрии и современных технологий дидактического обеспечения учебного процесса. Адресовано студентам, магистрантам, аспирантам, работникам высшей школы, специализирующимся в области бизнес-информатики, экономики и менеджмента.

87730

    Моделирование конструкций и технологических процессов производства электронных средств : учебное пособие / Клунникова Ю. В. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 124 с. - ISBN 978-5-9275-2974-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.85

Кл.слова (ненормированные):
математическое моделирование -- моделирование конструкции -- регрессионная модель -- схемотехническая модель -- технологическая модель -- технологический процесс -- физико-топологическая модель -- функционально-логическая модель -- электронное средство -- электронное устройство
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы моделирования конструкций и технологических процессов производства электронных средств в объеме, предусмотренном стандартом для подготовки магистров по направлению 11.04.03 «Конструирование и технология электронных средств». Пособие рекомендовано для студентов, обучающихся по данному направлению, а также для специалистов в области конструирования электронных средств.

Доп.точки доступа:
Клунникова, Ю. В.
Малюков, С. П.
Саенко, А. В.
Палий, А. В.

Моделирование конструкций и технологических процессов производства электронных средств [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Клунникова Ю. В., 2018. - 124 с.

5.

Моделирование конструкций и технологических процессов производства электронных средств [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Клунникова Ю. В., 2018. - 124 с.


87730

    Моделирование конструкций и технологических процессов производства электронных средств : учебное пособие / Клунникова Ю. В. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 124 с. - ISBN 978-5-9275-2974-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.85

Кл.слова (ненормированные):
математическое моделирование -- моделирование конструкции -- регрессионная модель -- схемотехническая модель -- технологическая модель -- технологический процесс -- физико-топологическая модель -- функционально-логическая модель -- электронное средство -- электронное устройство
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы моделирования конструкций и технологических процессов производства электронных средств в объеме, предусмотренном стандартом для подготовки магистров по направлению 11.04.03 «Конструирование и технология электронных средств». Пособие рекомендовано для студентов, обучающихся по данному направлению, а также для специалистов в области конструирования электронных средств.

Доп.точки доступа:
Клунникова, Ю. В.
Малюков, С. П.
Саенко, А. В.
Палий, А. В.

100573
Тазиева, Р. Ф.
    Обработка экспериментальных данных. В 2 частях. Ч.2 : учебное пособие / Тазиева Р. Ф. - Казань : Казанский национальный исследовательский технологический университет, 2018. - 136 с. - ISBN 978-5-7882-2260-8, 978-5-7882-2262-2 (ч.2) : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.97

Кл.слова (ненормированные):
excel -- исследование -- компьютерная математика -- многофакторная модель -- нелинейная модель -- регрессионная модель -- экспериментальные данные
Аннотация: Приведен теоретический материал по обработке экспериментальных данных из различных сфер производственной деятельности, построению регрессионных линейных, нелинейных и многофакторных моделей; рассмотрены примеры выполнения лабораторных работ. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», 18.03.01 «Химическая технология», 28.03.02 «Наноинженерия». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.

Доп.точки доступа:
Титов, А. Н.

Тазиева, Р. Ф. Обработка экспериментальных данных. В 2 частях. Ч.2 [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Тазиева Р. Ф., 2018. - 136 с.

6.

Тазиева, Р. Ф. Обработка экспериментальных данных. В 2 частях. Ч.2 [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Тазиева Р. Ф., 2018. - 136 с.


100573
Тазиева, Р. Ф.
    Обработка экспериментальных данных. В 2 частях. Ч.2 : учебное пособие / Тазиева Р. Ф. - Казань : Казанский национальный исследовательский технологический университет, 2018. - 136 с. - ISBN 978-5-7882-2260-8, 978-5-7882-2262-2 (ч.2) : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.97

Кл.слова (ненормированные):
excel -- исследование -- компьютерная математика -- многофакторная модель -- нелинейная модель -- регрессионная модель -- экспериментальные данные
Аннотация: Приведен теоретический материал по обработке экспериментальных данных из различных сфер производственной деятельности, построению регрессионных линейных, нелинейных и многофакторных моделей; рассмотрены примеры выполнения лабораторных работ. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», 18.03.01 «Химическая технология», 28.03.02 «Наноинженерия». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.

Доп.точки доступа:
Титов, А. Н.

73426
Золин, П. П.
    Регрессионные модели метаболизма : монография / Золин П. П. - Саратов : Ай Пи Эр Медиа, 2018. - 310 с. - ISBN 978-5-4486-0272-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.1

Кл.слова (ненормированные):
биохимический процесс -- биохимическое нарушение -- математическое моделирование -- метаболизм -- реанимация -- регрессионная модель
Аннотация: Монография содержит общие сведения по теории вероятности и математической статистике, идеологии математического моделирования, его разновидностям, описание регрессионного анализа, принципов построения и интерпретации математических моделей, способов проверки их адекватности и нормирования. В работе проведено построение и исследование математических моделей ряда биохимических процессов в здоровом организме, а также в условиях патологии и введения в организм препаратов. В части 1 монографии освещаются общие понятия теории вероятности и математической статистики, основы проверки статистических гипотез, идеология и классификация математического моделирования, его этапы. Часть 2 монографии посвящена построению и исследованию математических моделей на экспериментальном материале изучения биохимических нарушений, развивающихся в головном мозге и печени после клинической смерти и реанимации, а также воздействия вводимых в организм препаратов.

Доп.точки доступа:
Лебедев, В. М.
Конвай, В. Д.

Золин, П. П. Регрессионные модели метаболизма [Электронный ресурс] : Монография / Золин П. П., 2018. - 310 с.

7.

Золин, П. П. Регрессионные модели метаболизма [Электронный ресурс] : Монография / Золин П. П., 2018. - 310 с.


73426
Золин, П. П.
    Регрессионные модели метаболизма : монография / Золин П. П. - Саратов : Ай Пи Эр Медиа, 2018. - 310 с. - ISBN 978-5-4486-0272-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.1

Кл.слова (ненормированные):
биохимический процесс -- биохимическое нарушение -- математическое моделирование -- метаболизм -- реанимация -- регрессионная модель
Аннотация: Монография содержит общие сведения по теории вероятности и математической статистике, идеологии математического моделирования, его разновидностям, описание регрессионного анализа, принципов построения и интерпретации математических моделей, способов проверки их адекватности и нормирования. В работе проведено построение и исследование математических моделей ряда биохимических процессов в здоровом организме, а также в условиях патологии и введения в организм препаратов. В части 1 монографии освещаются общие понятия теории вероятности и математической статистики, основы проверки статистических гипотез, идеология и классификация математического моделирования, его этапы. Часть 2 монографии посвящена построению и исследованию математических моделей на экспериментальном материале изучения биохимических нарушений, развивающихся в головном мозге и печени после клинической смерти и реанимации, а также воздействия вводимых в организм препаратов.

Доп.точки доступа:
Лебедев, В. М.
Конвай, В. Д.

106533
Мохрачева, Л. П.
    Типовые математические схемы моделирования. Примеры и задачи : учебное пособие / Мохрачева Л. П. - Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2018. - 144 с. - ISBN 978‑5‑7996‑2362‑3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.1

Кл.слова (ненормированные):
аналитический метод -- математическая модель -- математическая схема -- регрессионная модель -- стохастическая модель -- численный метод
Аннотация: Рассмотрены математические схемы некоторых детерминированных и стохастических математических моделей. Для каждой из схем приведены примеры математических моделей из различных предметных областей и их решения. Использованы аналитические и численные методы получения результатов. Представлены компьютерные программы для численных расчетов и задачи для самоконтроля.

Доп.точки доступа:
Тарлинского, С. И. \ред.\

Мохрачева, Л. П. Типовые математические схемы моделирования. Примеры и задачи [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Мохрачева Л. П., 2018. - 144 с.

8.

Мохрачева, Л. П. Типовые математические схемы моделирования. Примеры и задачи [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Мохрачева Л. П., 2018. - 144 с.


106533
Мохрачева, Л. П.
    Типовые математические схемы моделирования. Примеры и задачи : учебное пособие / Мохрачева Л. П. - Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2018. - 144 с. - ISBN 978‑5‑7996‑2362‑3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.1

Кл.слова (ненормированные):
аналитический метод -- математическая модель -- математическая схема -- регрессионная модель -- стохастическая модель -- численный метод
Аннотация: Рассмотрены математические схемы некоторых детерминированных и стохастических математических моделей. Для каждой из схем приведены примеры математических моделей из различных предметных областей и их решения. Использованы аналитические и численные методы получения результатов. Представлены компьютерные программы для численных расчетов и задачи для самоконтроля.

Доп.точки доступа:
Тарлинского, С. И. \ред.\

102439
Переборова, Н. В.
    Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ : учебное пособие / Переборова Н. В. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2017. - 60 с. - ISBN 978-5-7937-1505-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.97

Кл.слова (ненормированные):
ит -- компьютерная модель -- математическая модель -- прикладная программа -- регрессионная модель -- численный метод
Аннотация: Настоящее учебное пособие подготовлено для аспирантов института информационных технологий и автоматизации, обучающихся по направлению 09.06.01 – Информатика и вычислительная техника. Учебное пособие призвано облегчить самостоятельную работу аспирантов по профилю подготовки «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ».

Переборова, Н. В. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Переборова Н. В., 2017. - 60 с.

9.

Переборова, Н. В. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ [Электронный ресурс] : Учебное пособие / Переборова Н. В., 2017. - 60 с.


102439
Переборова, Н. В.
    Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ : учебное пособие / Переборова Н. В. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2017. - 60 с. - ISBN 978-5-7937-1505-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 32.97

Кл.слова (ненормированные):
ит -- компьютерная модель -- математическая модель -- прикладная программа -- регрессионная модель -- численный метод
Аннотация: Настоящее учебное пособие подготовлено для аспирантов института информационных технологий и автоматизации, обучающихся по направлению 09.06.01 – Информатика и вычислительная техника. Учебное пособие призвано облегчить самостоятельную работу аспирантов по профилю подготовки «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ».

90834
Маталыцкий, М. А.
    Теория вероятностей и математическая статистика : учебник / Маталыцкий М. А. - Минск : Вышэйшая школа, 2017. - 592 с. - ISBN 978-985-06-2855-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.1

Кл.слова (ненормированные):
корреляционная теория -- математическая статистика -- регрессионная модель -- случайная величина -- случайное событие -- случайный процесс -- статистическая гипотеза
Аннотация: Приведены определения вероятности случайных событий и соотношения, связанные с условными вероятностями и схемой Бернулли; типы случайных величин, их числовые и функциональные характеристики; закон больших чисел и центральная предельная теорема; сведения о марковских случайных процессах и цепях Маркова с дискретным и непрерывным временем, стохастических интегралах и дифференциальных уравнениях. Рассмотрены вопросы применения случайных процессов; основные распределения, применяемые в статистике; проверка простых и сложных гипотез; последовательный и дисперсионный анализ; линейные регрессионные модели. Даны решения более 130 различных типов примеров и более 800 задач для самостоятельного решения. Для студентов учреждений высшего образования по физико-математическим специальностям. Будет полезен магистрантам и аспирантам, преподавателям, а также научным и практическим работникам.

Доп.точки доступа:
Хацкевич, Г. А.

Маталыцкий, М. А. Теория вероятностей и математическая статистика [Электронный ресурс] : Учебник / Маталыцкий М. А., 2017. - 592 с.

10.

Маталыцкий, М. А. Теория вероятностей и математическая статистика [Электронный ресурс] : Учебник / Маталыцкий М. А., 2017. - 592 с.


90834
Маталыцкий, М. А.
    Теория вероятностей и математическая статистика : учебник / Маталыцкий М. А. - Минск : Вышэйшая школа, 2017. - 592 с. - ISBN 978-985-06-2855-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.

УДК
ББК 22.1

Кл.слова (ненормированные):
корреляционная теория -- математическая статистика -- регрессионная модель -- случайная величина -- случайное событие -- случайный процесс -- статистическая гипотеза
Аннотация: Приведены определения вероятности случайных событий и соотношения, связанные с условными вероятностями и схемой Бернулли; типы случайных величин, их числовые и функциональные характеристики; закон больших чисел и центральная предельная теорема; сведения о марковских случайных процессах и цепях Маркова с дискретным и непрерывным временем, стохастических интегралах и дифференциальных уравнениях. Рассмотрены вопросы применения случайных процессов; основные распределения, применяемые в статистике; проверка простых и сложных гипотез; последовательный и дисперсионный анализ; линейные регрессионные модели. Даны решения более 130 различных типов примеров и более 800 задач для самостоятельного решения. Для студентов учреждений высшего образования по физико-математическим специальностям. Будет полезен магистрантам и аспирантам, преподавателям, а также научным и практическим работникам.

Доп.точки доступа:
Хацкевич, Г. А.

Page 1, Results: 14

 

All acquisitions for 
Or select a month