База данных: Каталог ЭБС IPR SMART
Страница 3, Результатов: 41
Отмеченные записи: 0
21.
Подробнее
Методы математической статистики : учебное пособие / Васильчик М. Ю. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2016. - 88 с. - ISBN 978-5-7782-2811-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
выборка -- выборочный метод -- коэффициент корреляции -- математическая статистика -- метод моментов -- метод статистики -- регрессионный анализ -- случайный процесс -- статистическая гипотеза -- уравнение регрессии
Аннотация: Настоящее учебное пособие подготовлено для студентов II курса очного и заочного отделений всех направлений и специальностей, изучающих теорию вероятностей и математическую статистику. При его написании были использованы методические разработки и другие материалы, ранее изданные кафедрой высшей математики НГТУ. Эти материалы включены в текст пособия без ссылок, за что мы приносим свои извинения. Все замечания по содержанию данной работы просим передавать на кафедру высшей математики. Они будут с благодарностью приняты и учтены в следующих изданиях.
Доп.точки доступа:
Васильчик, М. Ю.
Ковалевский, А. П.
Шефель, Г. С.
Назарова, Т. М.
Пупышев, И. М.
Тренева, Т. В.
Хаблов, В. В.
Методы математической статистики : учебное пособие / Васильчик М. Ю. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2016. - 88 с. - ISBN 978-5-7782-2811-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
выборка -- выборочный метод -- коэффициент корреляции -- математическая статистика -- метод моментов -- метод статистики -- регрессионный анализ -- случайный процесс -- статистическая гипотеза -- уравнение регрессии
Аннотация: Настоящее учебное пособие подготовлено для студентов II курса очного и заочного отделений всех направлений и специальностей, изучающих теорию вероятностей и математическую статистику. При его написании были использованы методические разработки и другие материалы, ранее изданные кафедрой высшей математики НГТУ. Эти материалы включены в текст пособия без ссылок, за что мы приносим свои извинения. Все замечания по содержанию данной работы просим передавать на кафедру высшей математики. Они будут с благодарностью приняты и учтены в следующих изданиях.
Доп.точки доступа:
Васильчик, М. Ю.
Ковалевский, А. П.
Шефель, Г. С.
Назарова, Т. М.
Пупышев, И. М.
Тренева, Т. В.
Хаблов, В. В.
22.
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.
23.
Подробнее
Прикладная математическая статистика : учебное пособие / сост. А. А. Мицель. - Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2016. - 113 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
вероятность -- выборка -- дисперсионный анализ -- интервальная оценка -- корреляционный анализ -- математическая статистика -- регрессионный анализ -- случайная величина
Аннотация: В пособии представлены классические разделы математической статистики: выборка и эмпирическое распределение, оценка параметров распределений, точечные и интервальные оценки параметров распределений, оценка законов распределений вероятностей случайных чисел, проверка гипотез о значениях параметров распределений, дисперсионный и корреляционный анализ зависимостей, регрессионный анализ. Пособие подготовлено для магистрантов направления 09.04.01. – «информатика и вычислительная техника» и для магистрантов направления 01.04.02 – «прикладная математика и информатика». Представляет интерес для инженеров, аспирантов, преподавателей, ученых, занимающихся вопросами обработки данных.
Доп.точки доступа:
Мицель, А. А. \сост.\
Прикладная математическая статистика : учебное пособие / сост. А. А. Мицель. - Томск : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2016. - 113 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
вероятность -- выборка -- дисперсионный анализ -- интервальная оценка -- корреляционный анализ -- математическая статистика -- регрессионный анализ -- случайная величина
Аннотация: В пособии представлены классические разделы математической статистики: выборка и эмпирическое распределение, оценка параметров распределений, точечные и интервальные оценки параметров распределений, оценка законов распределений вероятностей случайных чисел, проверка гипотез о значениях параметров распределений, дисперсионный и корреляционный анализ зависимостей, регрессионный анализ. Пособие подготовлено для магистрантов направления 09.04.01. – «информатика и вычислительная техника» и для магистрантов направления 01.04.02 – «прикладная математика и информатика». Представляет интерес для инженеров, аспирантов, преподавателей, ученых, занимающихся вопросами обработки данных.
Доп.точки доступа:
Мицель, А. А. \сост.\
24.
Подробнее
Могильчак, Е. Л.
Выборочный метод в эмпирическом социологическом исследовании : учебное пособие / Могильчак Е. Л. - Екатеринбург : Уральский федеральный университет, ЭБС АСВ, 2015. - 120 с. - ISBN 978-5-7996-1479-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 60.5
Кл.слова (ненормированные):
выборка -- выборочный метод -- ошибка -- социология -- эмпирическое исследование
Аннотация: В учебном пособии обобщен опыт преподавания дисциплины «Выборочный метод в социологическом исследовании» студентам-социологам. Дано понятие теории выборочного метода, показаны виды выборочных процедур, способы расчета случайных ошибок вероятностного отбора, систематические смещения и их источники. Учебное пособие снабжено большим количеством примеров, в том числе из практики проведения социологических исследований, приведены контрольные вопросы и практические задания. Пособие предназначено для студентов социологических факультетов, факультетов политологии и социальной работы.
Доп.точки доступа:
Меренков, А. В. \ред.\
Могильчак, Е. Л.
Выборочный метод в эмпирическом социологическом исследовании : учебное пособие / Могильчак Е. Л. - Екатеринбург : Уральский федеральный университет, ЭБС АСВ, 2015. - 120 с. - ISBN 978-5-7996-1479-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
выборка -- выборочный метод -- ошибка -- социология -- эмпирическое исследование
Аннотация: В учебном пособии обобщен опыт преподавания дисциплины «Выборочный метод в социологическом исследовании» студентам-социологам. Дано понятие теории выборочного метода, показаны виды выборочных процедур, способы расчета случайных ошибок вероятностного отбора, систематические смещения и их источники. Учебное пособие снабжено большим количеством примеров, в том числе из практики проведения социологических исследований, приведены контрольные вопросы и практические задания. Пособие предназначено для студентов социологических факультетов, факультетов политологии и социальной работы.
Доп.точки доступа:
Меренков, А. В. \ред.\
25.
Подробнее
Полякова, В. В.
Основы теории статистики : учебное пособие / Полякова В. В. - Екатеринбург : Уральский федеральный университет, ЭБС АСВ, 2015. - 148 с. - ISBN 978-5-7996-1520-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 60.6
Кл.слова (ненормированные):
вариационный ряд -- выборка -- коэффициент корреляции -- ряд динамики -- статистические данные -- статистический показатель -- статистическое наблюдение -- теория статистики
Аннотация: Учебное пособие поможет студентам в формировании профессиональных компетенций в области освоения дисциплин естественного и математического модулей. Пособие содержит краткий теоретический материал по курсу, задания к семинарским и практическим занятиям, вопросы для самопроверки, контрольные работы и список литературы. Выполнение представленных заданий позволит студентам проверить степень усвоения теоретического материала, сформировать навыки решения статистических задач и анализа эмпирических данных. Предназначено для студентов всех форм обучения гуманитарных и управленческих специальностей.
Доп.точки доступа:
Шаброва, Н. В.
Полякова, В. В.
Основы теории статистики : учебное пособие / Полякова В. В. - Екатеринбург : Уральский федеральный университет, ЭБС АСВ, 2015. - 148 с. - ISBN 978-5-7996-1520-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
вариационный ряд -- выборка -- коэффициент корреляции -- ряд динамики -- статистические данные -- статистический показатель -- статистическое наблюдение -- теория статистики
Аннотация: Учебное пособие поможет студентам в формировании профессиональных компетенций в области освоения дисциплин естественного и математического модулей. Пособие содержит краткий теоретический материал по курсу, задания к семинарским и практическим занятиям, вопросы для самопроверки, контрольные работы и список литературы. Выполнение представленных заданий позволит студентам проверить степень усвоения теоретического материала, сформировать навыки решения статистических задач и анализа эмпирических данных. Предназначено для студентов всех форм обучения гуманитарных и управленческих специальностей.
Доп.точки доступа:
Шаброва, Н. В.
26.
Подробнее
Орлов, А. И.
Устойчивые экономико-математические методы и модели : монография / Орлов А. И. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 337 с. - ISBN 978-5-4497-1459-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65
Кл.слова (ненормированные):
выборка -- дисконтирование -- методологический подход -- нечисловая природа -- статистический метод -- устойчивость -- экономико-математическая модель -- экономико-математический метод
Аннотация: В работе предложена общая схема устойчивости, позволяющая разрабатывать и развивать экономико-математические методы и модели на основе единого методологического подхода. Охарактеризованы модели с дисконтированием, обосновано применение асимптотически оптимальных планов. Разработаны непараметрические методы оценки характеристик, прогнозирования, проверки однородности выборок, статистические методы для анализа результатов наблюдений, лежащих в пространствах произвольной природы, а также устойчивые экономико-математические методы и модели технологий экспертных оценок, управления инновациями и инвестициями, качеством продукции, запасами, рисками. Найдены условия применимости критериев Стьюдента и Вилкоксона. Развиты методы моделирования и анализа конкретных типов объектов нечисловой природы. Издание предназначено для исследователей, преподавателей, студентов, практических работников, а также для всех, кто применяет математику в экономике и менеджменте.
Орлов, А. И.
Устойчивые экономико-математические методы и модели : монография / Орлов А. И. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 337 с. - ISBN 978-5-4497-1459-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
выборка -- дисконтирование -- методологический подход -- нечисловая природа -- статистический метод -- устойчивость -- экономико-математическая модель -- экономико-математический метод
Аннотация: В работе предложена общая схема устойчивости, позволяющая разрабатывать и развивать экономико-математические методы и модели на основе единого методологического подхода. Охарактеризованы модели с дисконтированием, обосновано применение асимптотически оптимальных планов. Разработаны непараметрические методы оценки характеристик, прогнозирования, проверки однородности выборок, статистические методы для анализа результатов наблюдений, лежащих в пространствах произвольной природы, а также устойчивые экономико-математические методы и модели технологий экспертных оценок, управления инновациями и инвестициями, качеством продукции, запасами, рисками. Найдены условия применимости критериев Стьюдента и Вилкоксона. Развиты методы моделирования и анализа конкретных типов объектов нечисловой природы. Издание предназначено для исследователей, преподавателей, студентов, практических работников, а также для всех, кто применяет математику в экономике и менеджменте.
27.
Подробнее
Портнов, В. И.
Руководство к решению задач по механике : учебно-методическое пособие / Портнов В. И. - Москва : Российский университет транспорта (МИИТ), 2021. - 46 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.2
Кл.слова (ненормированные):
динамика -- кинематика -- механика -- решение задач -- статика -- физика
Аннотация: Предлагается выборка задач, предлагавшихся студентам РУТ (МИИТ) на внутренних олимпиадах по физике. Дополнительная литература по физике для студентов институтов ИУИТ, ИТТСУ, ИПСС.
Доп.точки доступа:
Антипенко, В. С. \ред.\
Портнов, В. И.
Руководство к решению задач по механике : учебно-методическое пособие / Портнов В. И. - Москва : Российский университет транспорта (МИИТ), 2021. - 46 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
динамика -- кинематика -- механика -- решение задач -- статика -- физика
Аннотация: Предлагается выборка задач, предлагавшихся студентам РУТ (МИИТ) на внутренних олимпиадах по физике. Дополнительная литература по физике для студентов институтов ИУИТ, ИТТСУ, ИПСС.
Доп.точки доступа:
Антипенко, В. С. \ред.\
28.
Подробнее
Шурчкова, И. Б.
Аудит. Ч.1 : учебное пособие / Шурчкова И. Б. - Рязань : Рязанский государственный радиотехнический университет, 2022. - 112 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.052
Кл.слова (ненормированные):
аудит -- аудиторская выборка -- аудиторская проверка -- коммерческая деятельность -- планирование -- регулирование
Аннотация: Изложены понятия и основы аудита как коммерческой деятельности в сфере профессиональных услуг, порядок его организации и регулирования. Рассматриваются вопросы методологии и техники аудиторской проверки. Предназначено для студентов всех форм обучения специальности 38.05.01 «Экономическая безопасность».
Шурчкова, И. Б.
Аудит. Ч.1 : учебное пособие / Шурчкова И. Б. - Рязань : Рязанский государственный радиотехнический университет, 2022. - 112 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
аудит -- аудиторская выборка -- аудиторская проверка -- коммерческая деятельность -- планирование -- регулирование
Аннотация: Изложены понятия и основы аудита как коммерческой деятельности в сфере профессиональных услуг, порядок его организации и регулирования. Рассматриваются вопросы методологии и техники аудиторской проверки. Предназначено для студентов всех форм обучения специальности 38.05.01 «Экономическая безопасность».
29.
Подробнее
Целых, А. Н.
Извлечение знаний методами машинного обучения : учебное пособие по курсам «Модели и методы инженерии знаний», «Методы машинного обучения» / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 105 с. - ISBN 978-5-9275-4215-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
большие данные -- выборка -- знания -- информатика -- информация -- машинное обучение -- прогностический метод
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению теоретических подходов к извлечению информации из текстов, рассмотрению и систематизации прогностических методов и моделей в маркетинге и интернет-рекламе, на основе выборки больших данных. В данном пособии рассмотрено применение машинного обучения при построении рекомендательных систем. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям 10.03.01 «Информационная безопасность» (направленность программы: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Модели и методы инженерии знаний» и 09.04.03 «Прикладная информатика» (направленность программы: «Машинное обучение и технологии больших данных») по курсу «Методы машинного обучения».
Доп.точки доступа:
Котов, Э. М.
Целых, А. Н.
Извлечение знаний методами машинного обучения : учебное пособие по курсам «Модели и методы инженерии знаний», «Методы машинного обучения» / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 105 с. - ISBN 978-5-9275-4215-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
большие данные -- выборка -- знания -- информатика -- информация -- машинное обучение -- прогностический метод
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению теоретических подходов к извлечению информации из текстов, рассмотрению и систематизации прогностических методов и моделей в маркетинге и интернет-рекламе, на основе выборки больших данных. В данном пособии рассмотрено применение машинного обучения при построении рекомендательных систем. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям 10.03.01 «Информационная безопасность» (направленность программы: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Модели и методы инженерии знаний» и 09.04.03 «Прикладная информатика» (направленность программы: «Машинное обучение и технологии больших данных») по курсу «Методы машинного обучения».
Доп.точки доступа:
Котов, Э. М.
30.
Подробнее
Дятлов, А. В.
Проблемы оптимизации выборочных данных с неполнотой в диапазоне : монография / Дятлов А. В. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 232 с. - ISBN 978-5-9275-4238-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 60.5
Кл.слова (ненормированные):
выборка -- выборочные данные -- диапазон -- неполнота -- оптимизация -- решение -- эмпирическое исследование
Аннотация: В монографии рассматриваются основные принципы построения выборки в социологических исследованиях и влияние конструкции выборки на точность получаемых результатов. Главное внимание уделяется проблемам при неполном диапазоне данных в эмпирических исследованиях и методам поиска решений при неполном диапазоне выборочных данных. Адресована студентам, аспирантам, а также всем тем, кто интересуется практикой социологических эмпирических исследований выборочных совокупностей с неполным диапазоном данных.
Дятлов, А. В.
Проблемы оптимизации выборочных данных с неполнотой в диапазоне : монография / Дятлов А. В. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. - 232 с. - ISBN 978-5-9275-4238-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
выборка -- выборочные данные -- диапазон -- неполнота -- оптимизация -- решение -- эмпирическое исследование
Аннотация: В монографии рассматриваются основные принципы построения выборки в социологических исследованиях и влияние конструкции выборки на точность получаемых результатов. Главное внимание уделяется проблемам при неполном диапазоне данных в эмпирических исследованиях и методам поиска решений при неполном диапазоне выборочных данных. Адресована студентам, аспирантам, а также всем тем, кто интересуется практикой социологических эмпирических исследований выборочных совокупностей с неполным диапазоном данных.
Страница 3, Результатов: 41