База данных: Каталог ЭБС IPR SMART
Страница 1, Результатов: 17
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
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.
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 : 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 |
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.
2.
Подробнее
Орлов, А. И.
Прикладной статистический анализ : учебник / Орлов А. И. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 812 с. - ISBN 978-5-4497-1480-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 60.6
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- интервальные данные -- нечисловые данные -- прикладная статистика -- проверка гипотезы -- статистический анализ -- статистический метод -- числовая величина
Аннотация: Учебник посвящен основным методам современной прикладной статистики. В нем рассмотрены вероятностно-статистическая база и основные проблемы прикладной статистики — описание данных, оценивание, проверка гипотез. Описываются методы статистического анализа числовых величин, многомерного статистического анализа, временных рядов, статистики нечисловых и интервальных данных. Обсуждается методология прикладной статистики, ее современное состояние и перспективы развития. Изложение соответствует рекомендациям Российской академии статистических методов. Каждая глава учебника — это введение в большую область прикладной статистики. Приведенные литературные ссылки помогут выйти на передний край теоретических и прикладных работ, познакомиться с доказательствами теорем, помещенных в учебник. Подготовлен с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Учебник предназначен для студентов направлений подготовки 02.03.01 «Математика и компьютерные науки» (дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика»), 09.03.03 «Прикладная информатика» (дисциплина «Прикладной статистический анализ»), 27.03.05 «Инноватика» (дисциплина «Эконометрика»), 38.03.01 «Экономика» (дисциплины «Основы теории вероятностей и математической статистики», «Статистика»), 38.03.02 «Менеджмент» (дисциплина «Прикладная статистика»), а также будет полезен для студентов и преподавателей вузов, научных и практических работников, имеющих отношение к анализу данных.
Орлов, А. И.
Прикладной статистический анализ : учебник / Орлов А. И. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 812 с. - ISBN 978-5-4497-1480-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- интервальные данные -- нечисловые данные -- прикладная статистика -- проверка гипотезы -- статистический анализ -- статистический метод -- числовая величина
Аннотация: Учебник посвящен основным методам современной прикладной статистики. В нем рассмотрены вероятностно-статистическая база и основные проблемы прикладной статистики — описание данных, оценивание, проверка гипотез. Описываются методы статистического анализа числовых величин, многомерного статистического анализа, временных рядов, статистики нечисловых и интервальных данных. Обсуждается методология прикладной статистики, ее современное состояние и перспективы развития. Изложение соответствует рекомендациям Российской академии статистических методов. Каждая глава учебника — это введение в большую область прикладной статистики. Приведенные литературные ссылки помогут выйти на передний край теоретических и прикладных работ, познакомиться с доказательствами теорем, помещенных в учебник. Подготовлен с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Учебник предназначен для студентов направлений подготовки 02.03.01 «Математика и компьютерные науки» (дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика»), 09.03.03 «Прикладная информатика» (дисциплина «Прикладной статистический анализ»), 27.03.05 «Инноватика» (дисциплина «Эконометрика»), 38.03.01 «Экономика» (дисциплины «Основы теории вероятностей и математической статистики», «Статистика»), 38.03.02 «Менеджмент» (дисциплина «Прикладная статистика»), а также будет полезен для студентов и преподавателей вузов, научных и практических работников, имеющих отношение к анализу данных.
3.
Подробнее
Кузнецова, Е. В.
Случайные процессы : учебное пособие / Кузнецова Е. В. - Липецк : Липецкий государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2022. - 81 с. - ISBN 978-5-00175-170-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- математика -- математический метод -- модель -- расчет -- случайный процесс
Аннотация: В пособии систематически описаны основы теории случайных процессов и приводятся примеры построения моделей временных рядов для реальных объектов. Материалы, предложенные в данном пособии, связаны с решением широкого круга задач и предназначены для студентов направлений, получающих углублённую математическую подготовку. Пособие также будет полезно инженерам, аспирантам, научным работникам, применяющим в расчётах математические методы.
Доп.точки доступа:
Жбанова, Н. Ю.
Кузнецова, Е. В.
Случайные процессы : учебное пособие / Кузнецова Е. В. - Липецк : Липецкий государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2022. - 81 с. - ISBN 978-5-00175-170-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- математика -- математический метод -- модель -- расчет -- случайный процесс
Аннотация: В пособии систематически описаны основы теории случайных процессов и приводятся примеры построения моделей временных рядов для реальных объектов. Материалы, предложенные в данном пособии, связаны с решением широкого круга задач и предназначены для студентов направлений, получающих углублённую математическую подготовку. Пособие также будет полезно инженерам, аспирантам, научным работникам, применяющим в расчётах математические методы.
Доп.точки доступа:
Жбанова, Н. Ю.
4.
Подробнее
Файзлиев, А. Р.
Приложение методов фрактального анализа, теории графов и анализа сложных сетей к исследованию временных рядов / Файзлиев А. Р. - Саратов : Издательство Саратовского университета, 2021. - 108 с. - ISBN 978-5-292-04738-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.185
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- исследование -- математика -- сложные сети -- теория графов -- финансовые данные -- фрактальный анализ
Аннотация: В монографии исследуются влияние новостного потока на динамику цен и волатильность финансовых рынков, фрактальные свойства потоков новостной интенсивности, а также разрабатываются новые методы и алгоритмы совместного анализа новостных и финансовых данных с применением теории графовых моделей систем. Основными результатами исследования являются разработанные методы анализа совместной динамики финансовых показателей и интенсивности новостного потока. Для научных работников, магистрантов, аспирантов экономических, финансовых и математических специальностей высших учебных заведений, а также финансовых аналитиков, риск-менеджеров, сотрудников финансовых учреждений.
Доп.точки доступа:
Сидоров, С. П.
Балаш, В. А.
Файзлиев, А. Р.
Приложение методов фрактального анализа, теории графов и анализа сложных сетей к исследованию временных рядов / Файзлиев А. Р. - Саратов : Издательство Саратовского университета, 2021. - 108 с. - ISBN 978-5-292-04738-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- исследование -- математика -- сложные сети -- теория графов -- финансовые данные -- фрактальный анализ
Аннотация: В монографии исследуются влияние новостного потока на динамику цен и волатильность финансовых рынков, фрактальные свойства потоков новостной интенсивности, а также разрабатываются новые методы и алгоритмы совместного анализа новостных и финансовых данных с применением теории графовых моделей систем. Основными результатами исследования являются разработанные методы анализа совместной динамики финансовых показателей и интенсивности новостного потока. Для научных работников, магистрантов, аспирантов экономических, финансовых и математических специальностей высших учебных заведений, а также финансовых аналитиков, риск-менеджеров, сотрудников финансовых учреждений.
Доп.точки доступа:
Сидоров, С. П.
Балаш, В. А.
5.
Подробнее
Целых, А. Н.
Применение временных рядов для анализа больших данных : учебное пособие по курсу «Математические методы анализа больших данных» / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2021. - 84 с. - ISBN 978-5-9275-3983-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.193
Кл.слова (ненормированные):
большие данные -- временной ряд -- метод зейделя -- полиномы чебышёва
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению теоретических подходов к разработке «быстрых» алгоритмов, пригодных для обработки массивов больших данных, и соответствующих структур данных. Практический аспект включает корреляционный анализ, спектральный анализ, выделение трендов и циклических составляющих, оценивание параметров моделей ARIMA, GARCH и прогнозирование на их основе значений временных рядов. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям 09.04.03 «Прикладная информатика» (направленность программы: «Машинное обучение и технологии больших данных») по курсу «Математические методы анализа больших данных» и 10.03.01 «Информационная безопасность» (направленность программы: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Методы интеллектуального анализа данных».
Доп.точки доступа:
Васильев, В. С.
Котов, Э. М.
Целых, А. Н.
Применение временных рядов для анализа больших данных : учебное пособие по курсу «Математические методы анализа больших данных» / Целых А. Н. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2021. - 84 с. - ISBN 978-5-9275-3983-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
большие данные -- временной ряд -- метод зейделя -- полиномы чебышёва
Аннотация: Пособие посвящено рассмотрению теоретических подходов к разработке «быстрых» алгоритмов, пригодных для обработки массивов больших данных, и соответствующих структур данных. Практический аспект включает корреляционный анализ, спектральный анализ, выделение трендов и циклических составляющих, оценивание параметров моделей ARIMA, GARCH и прогнозирование на их основе значений временных рядов. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям 09.04.03 «Прикладная информатика» (направленность программы: «Машинное обучение и технологии больших данных») по курсу «Математические методы анализа больших данных» и 10.03.01 «Информационная безопасность» (направленность программы: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Методы интеллектуального анализа данных».
Доп.точки доступа:
Васильев, В. С.
Котов, Э. М.
6.
Подробнее
Афанасьев, В. Н.
Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник / Афанасьев В. Н. - Саратов : Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 310 с. - ISBN 978-5-4497-0269-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
анализ ряда -- вероятностная оценка -- временной ряд -- прогнозирование -- системный анализ -- статистика -- эконометрика
Аннотация: Учебник состоит из двух частей, первая из которых предназначена для подготовки бакалавров, вторая (дополнительные главы) — для магистров и аспирантов. Дополнительные главы содержат современные методы в прогнозировании различных процессов и имеют практическую направленность. Учебник является основным при изучении дисциплины «Анализ временных рядов и прогнозирование», а также может быть применен частично при изучении «Прикладной математики», «Эконометрики», «Биометрики», «Системного анализа». Подготовлен в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначен для студентов таких направлений подготовки, как 01.03.05, 01.04.05 «Статистика», 38.03.01, 38.04.01 «Экономика», 39.03.01, 39.04.01 «Социология», также будет полезен широкому кругу читателей, интересующихся вопросами статистических закономерностей, происходящих в жизни, и их динамики. Учебник может быть использован как для очной, так и для заочной формы обучения.
Афанасьев, В. Н.
Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник / Афанасьев В. Н. - Саратов : Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 310 с. - ISBN 978-5-4497-0269-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ ряда -- вероятностная оценка -- временной ряд -- прогнозирование -- системный анализ -- статистика -- эконометрика
Аннотация: Учебник состоит из двух частей, первая из которых предназначена для подготовки бакалавров, вторая (дополнительные главы) — для магистров и аспирантов. Дополнительные главы содержат современные методы в прогнозировании различных процессов и имеют практическую направленность. Учебник является основным при изучении дисциплины «Анализ временных рядов и прогнозирование», а также может быть применен частично при изучении «Прикладной математики», «Эконометрики», «Биометрики», «Системного анализа». Подготовлен в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначен для студентов таких направлений подготовки, как 01.03.05, 01.04.05 «Статистика», 38.03.01, 38.04.01 «Экономика», 39.03.01, 39.04.01 «Социология», также будет полезен широкому кругу читателей, интересующихся вопросами статистических закономерностей, происходящих в жизни, и их динамики. Учебник может быть использован как для очной, так и для заочной формы обучения.
7.
Подробнее
Кувайскова, Ю. Е.
Статистические методы прогнозирования : учебное пособие / Кувайскова Ю. Е. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2019. - 198 с. - ISBN 978-5-9795-1826-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
авторегрессия -- временной ряд -- математика -- математическая модель -- прогнозирование -- статистический метод
Аннотация: Учебное пособие посвящено изучению статистических методов прогнозирования. По каждой теме в пособии представлены теоретические сведения, примеры решения задач, задачи для самостоятельного выполнения, методические рекомендации и варианты заданий для выполнения лабораторных работ. Пособие предназначено для студентов направления «Прикладная математика», а также студентов других направлений, изучающих курс «Статистические методы прогнозирования».
Доп.точки доступа:
Клячкин, В. Н.
Кувайскова, Ю. Е.
Статистические методы прогнозирования : учебное пособие / Кувайскова Ю. Е. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2019. - 198 с. - ISBN 978-5-9795-1826-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
авторегрессия -- временной ряд -- математика -- математическая модель -- прогнозирование -- статистический метод
Аннотация: Учебное пособие посвящено изучению статистических методов прогнозирования. По каждой теме в пособии представлены теоретические сведения, примеры решения задач, задачи для самостоятельного выполнения, методические рекомендации и варианты заданий для выполнения лабораторных работ. Пособие предназначено для студентов направления «Прикладная математика», а также студентов других направлений, изучающих курс «Статистические методы прогнозирования».
Доп.точки доступа:
Клячкин, В. Н.
8.
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.
9.
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.
10.
Подробнее
Брусенцев, А. Г.
Анализ данных и процессов. Ч.1. Методы статистического анализа данных : учебное пособие / Брусенцев А. Г. - Белгород : Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, ЭБС АСВ, 2017. - 63 с. - ISBN 978-5-361-00540-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.172
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- временной ряд -- дискриминантный анализ -- дисперсионный анализ -- линейный анализ -- множественный анализ -- регрессионный анализ -- статистический анализ -- факторный анализ
Аннотация: Пособие посвящено методам и алгоритмам многомерного статистического анализа. Изложены методы линейного регрессионного анализа, в частности, метод наименьших квадратов оценивания коэффициентов регрессии. Рассмотрены интервальные оценки коэффициентов регрессии, оптимальный выбор матрицы плана, задача статистического прогноза. Представлены методы дисперсионного, факторного и дискриминантного анализов. Значительное место занимают вопросы анализа временных рядов. Рассматривается построение модели временного ряда, содержащей детерминированный тренд и случайный шум. Также рассмотрены иные модели временных рядов: модель скользящего среднего, модель авторегрессии, а также обобщающая их ARMA-модель. Изложение иллюстрируется рядом численных примеров. Учебное пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по магистерским программам направлений подготовки 09.04.01 - «Информатика и вычислительная техника», профиль и 09.04.04 - «Программная инженерия», профиль, а также может быть использовано студентами других специальностей, изучающих дисциплину «Анализ данных и процессов». Публикуется в авторской редакции.
Брусенцев, А. Г.
Анализ данных и процессов. Ч.1. Методы статистического анализа данных : учебное пособие / Брусенцев А. Г. - Белгород : Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, ЭБС АСВ, 2017. - 63 с. - ISBN 978-5-361-00540-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- временной ряд -- дискриминантный анализ -- дисперсионный анализ -- линейный анализ -- множественный анализ -- регрессионный анализ -- статистический анализ -- факторный анализ
Аннотация: Пособие посвящено методам и алгоритмам многомерного статистического анализа. Изложены методы линейного регрессионного анализа, в частности, метод наименьших квадратов оценивания коэффициентов регрессии. Рассмотрены интервальные оценки коэффициентов регрессии, оптимальный выбор матрицы плана, задача статистического прогноза. Представлены методы дисперсионного, факторного и дискриминантного анализов. Значительное место занимают вопросы анализа временных рядов. Рассматривается построение модели временного ряда, содержащей детерминированный тренд и случайный шум. Также рассмотрены иные модели временных рядов: модель скользящего среднего, модель авторегрессии, а также обобщающая их ARMA-модель. Изложение иллюстрируется рядом численных примеров. Учебное пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по магистерским программам направлений подготовки 09.04.01 - «Информатика и вычислительная техника», профиль и 09.04.04 - «Программная инженерия», профиль, а также может быть использовано студентами других специальностей, изучающих дисциплину «Анализ данных и процессов». Публикуется в авторской редакции.
Страница 1, Результатов: 17