Choice of metadata IPR SMART
Page 1, Results: 9
Report on unfulfilled requests: 0
1.
Подробнее
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.
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 : 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 |
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.
2.
Подробнее
Анализ данных. Часть 2. Инструменты Data Mining : учебное пособие. - [Б. м.] : Московский городской педагогический университет, 2012 - .Анализ данных. Часть 2. Инструменты Data Mining / Федин Ф. О. - 2012. - 308 с. - ISBN 978-5-8154-0243-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- Data Mining -- интеллектуальный анализ -- аналитическая платформа -- кластерный анализ -- линейная регрессия -- деревья решений
Аннотация: Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теоретические основы консолидации, трансформации, визуализации, оценки качества, очистки и предобработки данных, построения информационных хранилищ корпорации. Вторая часть посвящается методам интеллектуального анализа данных, применяемым в современных аналитических платформах. Для студентов, аспирантов и преподавателей, занимающихся технологиями хранения и анализа данных.
Доп.точки доступа:
Федин, Ф. Ф.
Анализ данных. Часть 2. Инструменты Data Mining : учебное пособие. - [Б. м.] : Московский городской педагогический университет, 2012 - .Анализ данных. Часть 2. Инструменты Data Mining / Федин Ф. О. - 2012. - 308 с. - ISBN 978-5-8154-0243-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- Data Mining -- интеллектуальный анализ -- аналитическая платформа -- кластерный анализ -- линейная регрессия -- деревья решений
Аннотация: Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теоретические основы консолидации, трансформации, визуализации, оценки качества, очистки и предобработки данных, построения информационных хранилищ корпорации. Вторая часть посвящается методам интеллектуального анализа данных, применяемым в современных аналитических платформах. Для студентов, аспирантов и преподавателей, занимающихся технологиями хранения и анализа данных.
Доп.точки доступа:
Федин, Ф. Ф.
3.
Подробнее
Карпенко, Н. В.
Математическая статистика. Ч.3 : учебное пособие / Карпенко Н. В. - Москва : Российский университет транспорта (МИИТ), 2021. - 63 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
корреляционный анализ -- линейная регрессия -- математика -- регрессионный анализ -- статистика -- экономика
Аннотация: Учебное пособие предназначено для подготовки бакалавров направления 380301 «Экономика», изучающих курс теории вероятностей и математической статистики. Содержит теоретические основы корреляционного и регрессионного анализа, краткие методические указания, примеры вычисления и оценки значимости выборочного коэффициента корреляции и выборочного уравнения парной линейной регрессии. Может быть использовано для проведения практических занятий, организации самостоятельной и научно-практической работы студентов, подготовки выпускной квалификационной работы.
Карпенко, Н. В.
Математическая статистика. Ч.3 : учебное пособие / Карпенко Н. В. - Москва : Российский университет транспорта (МИИТ), 2021. - 63 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
корреляционный анализ -- линейная регрессия -- математика -- регрессионный анализ -- статистика -- экономика
Аннотация: Учебное пособие предназначено для подготовки бакалавров направления 380301 «Экономика», изучающих курс теории вероятностей и математической статистики. Содержит теоретические основы корреляционного и регрессионного анализа, краткие методические указания, примеры вычисления и оценки значимости выборочного коэффициента корреляции и выборочного уравнения парной линейной регрессии. Может быть использовано для проведения практических занятий, организации самостоятельной и научно-практической работы студентов, подготовки выпускной квалификационной работы.
4.
Подробнее
Эконометрика : опорный конспект лекций для бакалавров очной и заочной форм обучения направлений подготовки «Экономика», «Бизнес-информатика» / сост. В. Г. Мотина. - Симферополь : Университет экономики и управления, 2020. - 108 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.053
Кл.слова (ненормированные):
линейная регрессия -- парная корреляция -- эконометрика -- экономика
Аннотация: Опорный конспект лекций разработан с целью оказания методической помощи студентам при изучении тем дисциплины «Эконометрика» как во время аудиторных занятий, так и при самостоятельном изучении. Рассмотренные темы соответствуют рабочей программе дисциплины «Эконометрика».
Доп.точки доступа:
Мотина, В. Г. \сост.\
Эконометрика : опорный конспект лекций для бакалавров очной и заочной форм обучения направлений подготовки «Экономика», «Бизнес-информатика» / сост. В. Г. Мотина. - Симферополь : Университет экономики и управления, 2020. - 108 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
линейная регрессия -- парная корреляция -- эконометрика -- экономика
Аннотация: Опорный конспект лекций разработан с целью оказания методической помощи студентам при изучении тем дисциплины «Эконометрика» как во время аудиторных занятий, так и при самостоятельном изучении. Рассмотренные темы соответствуют рабочей программе дисциплины «Эконометрика».
Доп.точки доступа:
Мотина, В. Г. \сост.\
5.
Подробнее
Бабёнышев, С. В.
Математические методы и информационные технологии в научных исследованиях : учебное пособие / Бабёнышев С. В. - Железногорск : Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, 2018. - 215 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 60.6
Кл.слова (ненормированные):
временные ряды -- информационные технологии -- коэффициент корреляции -- линейная регрессия -- научные исследования
Аннотация: Учебное пособие предназначено для адъюнктов, обучающихся в ФГБОУ ВО Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России. Кроме того, материал пособия может быть полезен для магистров и слушателей старших курсов. Основу пособия составил материал курса «Математические методы и информационные технологии в научных исследованиях», преподаваемого для адъюнктов. В пособии рассмотрены некоторые методы статистического анализа данных с применением к практическим задачам, что призвано способствовать совершенствованию профессиональной подготовки будущих специалистов МЧС России. В пособии рассмотрены как классические методы анализа, так и некоторые современные инструменты. В качестве основного технического инструмента выбран язык программирования R для статистической обработки и визуализации данных.
Доп.точки доступа:
Матеров, Е. Н.
Бабёнышев, С. В.
Математические методы и информационные технологии в научных исследованиях : учебное пособие / Бабёнышев С. В. - Железногорск : Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, 2018. - 215 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временные ряды -- информационные технологии -- коэффициент корреляции -- линейная регрессия -- научные исследования
Аннотация: Учебное пособие предназначено для адъюнктов, обучающихся в ФГБОУ ВО Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России. Кроме того, материал пособия может быть полезен для магистров и слушателей старших курсов. Основу пособия составил материал курса «Математические методы и информационные технологии в научных исследованиях», преподаваемого для адъюнктов. В пособии рассмотрены некоторые методы статистического анализа данных с применением к практическим задачам, что призвано способствовать совершенствованию профессиональной подготовки будущих специалистов МЧС России. В пособии рассмотрены как классические методы анализа, так и некоторые современные инструменты. В качестве основного технического инструмента выбран язык программирования R для статистической обработки и визуализации данных.
Доп.точки доступа:
Матеров, Е. Н.
6.
Подробнее
Ивченко, Ю. С.
Эконометрика : курс лекций / Ивченко Ю. С. - Саратов : Вузовское образование, 2018. - 121 с. - ISBN 978-5-4487-0186-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.051
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- корреляция -- линейная регрессия -- тренд -- эконометрика
Аннотация: Учебное пособие предлагает краткое и систематизированное изложение основных понятий и методов эконометрики. Содержит теоретические сведения по следующим разделам дисциплины: парная и множественная линейная регрессия и корреляция, парная нелинейная регрессия, моделирование тренда и сезонности временных рядов, использование фиктивных переменных при включении качественного признака-фактора в эконометрическую модель. Рассматриваются методы корреляционного, регрессионного, дисперсионного анализа, а также методики проверки статистической значимости моделей и их остатков на наличие гетероскедастичности и автокорреляции. Большое внимание уделено реализации этих методов в табличном процессоре MS Excel. Пособие предназначено для студентов очной и заочной форм обучения направления подготовки «Экономика» всех профилей бакалавриата и магистратуры.
Ивченко, Ю. С.
Эконометрика : курс лекций / Ивченко Ю. С. - Саратов : Вузовское образование, 2018. - 121 с. - ISBN 978-5-4487-0186-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- корреляция -- линейная регрессия -- тренд -- эконометрика
Аннотация: Учебное пособие предлагает краткое и систематизированное изложение основных понятий и методов эконометрики. Содержит теоретические сведения по следующим разделам дисциплины: парная и множественная линейная регрессия и корреляция, парная нелинейная регрессия, моделирование тренда и сезонности временных рядов, использование фиктивных переменных при включении качественного признака-фактора в эконометрическую модель. Рассматриваются методы корреляционного, регрессионного, дисперсионного анализа, а также методики проверки статистической значимости моделей и их остатков на наличие гетероскедастичности и автокорреляции. Большое внимание уделено реализации этих методов в табличном процессоре MS Excel. Пособие предназначено для студентов очной и заочной форм обучения направления подготовки «Экономика» всех профилей бакалавриата и магистратуры.
7.
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.
8.
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.
9.
Подробнее
Сенько, О. В.
Цифровые методы диагностики и прогнозирования процессов : учебное пособие / Сенько О. В. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2016. - 85 с. - ISBN 978-5-906846-21-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- диагностика -- искусственный нейрон -- линейная регрессия -- нейронная сеть -- программное средство -- статистическая модель -- цифровой метод
Аннотация: Изложены методы решения задач автоматического прогнозирования и диагностики процессов с помощью алгоритмов, настроенных по выборкам прецедентов. Описывается ряд методов регрессионного анализа, включая современные модели, основанные на регуляризации по Тихонову. Анализируются наиболее популярные подходы к решению задач распознавания, включая статистические модели, нейронные сети, решающие деревья и леса, комбинаторно-логические модели, метод опорных векторов и др. Рассматриваются статистически обоснованные способы оценки точности получаемых решений, сравниваются эффективности различных подходов. Приводится ряд примеров использования излагаемых методов для решения различных практических задач в разных отраслях промышленности. Соответствует ГОС дисциплины «Цифровые методы диагностики и прогнозирования процессов». Предназначено для магистров, аспирантов и специалистов.
Сенько, О. В.
Цифровые методы диагностики и прогнозирования процессов : учебное пособие / Сенько О. В. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2016. - 85 с. - ISBN 978-5-906846-21-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- диагностика -- искусственный нейрон -- линейная регрессия -- нейронная сеть -- программное средство -- статистическая модель -- цифровой метод
Аннотация: Изложены методы решения задач автоматического прогнозирования и диагностики процессов с помощью алгоритмов, настроенных по выборкам прецедентов. Описывается ряд методов регрессионного анализа, включая современные модели, основанные на регуляризации по Тихонову. Анализируются наиболее популярные подходы к решению задач распознавания, включая статистические модели, нейронные сети, решающие деревья и леса, комбинаторно-логические модели, метод опорных векторов и др. Рассматриваются статистически обоснованные способы оценки точности получаемых решений, сравниваются эффективности различных подходов. Приводится ряд примеров использования излагаемых методов для решения различных практических задач в разных отраслях промышленности. Соответствует ГОС дисциплины «Цифровые методы диагностики и прогнозирования процессов». Предназначено для магистров, аспирантов и специалистов.
Page 1, Results: 9