База данных: IPR База
Страница 1, Результатов: 19
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
154185
Афанасьев, В. Н.
Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник / Афанасьев В. Н. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2026. - 307 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: В данном учебнике подробно излагаются методы распознавания типа тренда, алгоритмы расчета логарифмического, логистического, гиперболического тренда, различные модели сезонных колебаний, комплексного изучения и моделирования функционально- и корреляционно-связанных систем показателей, система показателей устойчивости уровней и тенденций изменения. Подготовлен в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначен для студентов, обучающихся по укрупненной группе специальностей и направлений подготовки «Математика и механика», «Экономика и управление» и изучающих дисциплины «Анализ временных рядов и прогнозирование», «Системный анализ», «Эконометрика», «Прикладная математика».
Афанасьев, В. Н.
Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник / Афанасьев В. Н. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2026. - 307 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: В данном учебнике подробно излагаются методы распознавания типа тренда, алгоритмы расчета логарифмического, логистического, гиперболического тренда, различные модели сезонных колебаний, комплексного изучения и моделирования функционально- и корреляционно-связанных систем показателей, система показателей устойчивости уровней и тенденций изменения. Подготовлен в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначен для студентов, обучающихся по укрупненной группе специальностей и направлений подготовки «Математика и механика», «Экономика и управление» и изучающих дисциплины «Анализ временных рядов и прогнозирование», «Системный анализ», «Эконометрика», «Прикладная математика».
2.
Подробнее
145883
Хименко, В. И.
Случайные данные: модели, структура и анализ / Хименко В. И. - Москва : Техносфера, 2024. - 576 с. - ISBN 978-5-94836-692-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.17
Кл.слова (ненормированные):
анализ -- временной ряд -- сбор -- случайная функция -- случайные данные -- событие
Аннотация: Книга посвящена одной из наиболее общих проблем физики и техники, биологии и естествознания – проблеме извлечения информации из случайных данных (наблюдений, измерений, экспериментальных исследований). Эта проблема включает в себя этапы сбора данных, построения моделей реальных процессов и систем, анализ и интерпретацию получающихся результатов. В книге дается описание и детальный анализ структуры наиболее важных с точки зрения приложений моделей временных рядов, непрерывных случайных процессов, случайных потоков событий, случайных полей и изображений. Представлено большое количество новых результатов по вероятностному анализу неоднородных данных, отображениям случайных процессов на фазовой плоскости, характеристикам выбросов и характеристикам превышений заданных уровней. Показывается широкое разнообразие практических задач, которые решаются (или могут решаться) на основе рассмотренных моделей случайных функций. В новом издании книги дополнительно рассмотрены вопросы исследования экстремальных значений случайных функций, показаны особенности построения вероятностных моделей с двойной стохастичностью и возможности анализа случайных процессов в условиях случайных сред. Для широкого круга специалистов, аспирантов и студентов, для тех, кто изучает, исследует и применяет на практике модели и методы анализа различных по своей физической природе случайных данных.
Хименко, В. И.
Случайные данные: модели, структура и анализ / Хименко В. И. - Москва : Техносфера, 2024. - 576 с. - ISBN 978-5-94836-692-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ -- временной ряд -- сбор -- случайная функция -- случайные данные -- событие
Аннотация: Книга посвящена одной из наиболее общих проблем физики и техники, биологии и естествознания – проблеме извлечения информации из случайных данных (наблюдений, измерений, экспериментальных исследований). Эта проблема включает в себя этапы сбора данных, построения моделей реальных процессов и систем, анализ и интерпретацию получающихся результатов. В книге дается описание и детальный анализ структуры наиболее важных с точки зрения приложений моделей временных рядов, непрерывных случайных процессов, случайных потоков событий, случайных полей и изображений. Представлено большое количество новых результатов по вероятностному анализу неоднородных данных, отображениям случайных процессов на фазовой плоскости, характеристикам выбросов и характеристикам превышений заданных уровней. Показывается широкое разнообразие практических задач, которые решаются (или могут решаться) на основе рассмотренных моделей случайных функций. В новом издании книги дополнительно рассмотрены вопросы исследования экстремальных значений случайных функций, показаны особенности построения вероятностных моделей с двойной стохастичностью и возможности анализа случайных процессов в условиях случайных сред. Для широкого круга специалистов, аспирантов и студентов, для тех, кто изучает, исследует и применяет на практике модели и методы анализа различных по своей физической природе случайных данных.
3.
Подробнее
141258
Амелин, С. В.
Эконометрика: практикум : учебное пособие / Амелин С. В. - Воронеж : Воронежский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. - 109 с. - ISBN 978-5-7731-1149-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- корреляция -- математическое ожидание -- регрессионный анализ -- управленческое решение -- эконометрика
Аннотация: В пособии представлены основные разделы эконометрического моделирования, необходимые экономистам (руководителям и специалистам) для анализа, прогнозирования и обоснования управленческих решений в сложных производственно-экономических ситуациях. Издание содержит материалы для проведения практических занятий и лабораторных работ по дисциплине «Эконометрика». Предназначено для студентов 2 курса, обучающихся по специальности 38.05.01 «Экономическая безопасность» (специализации «Экономико-правовое обеспечение экономической безопасности» и «Экономика и организация производства на режимных объектах»), всех форм обучения.
Амелин, С. В.
Эконометрика: практикум : учебное пособие / Амелин С. В. - Воронеж : Воронежский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. - 109 с. - ISBN 978-5-7731-1149-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- корреляция -- математическое ожидание -- регрессионный анализ -- управленческое решение -- эконометрика
Аннотация: В пособии представлены основные разделы эконометрического моделирования, необходимые экономистам (руководителям и специалистам) для анализа, прогнозирования и обоснования управленческих решений в сложных производственно-экономических ситуациях. Издание содержит материалы для проведения практических занятий и лабораторных работ по дисциплине «Эконометрика». Предназначено для студентов 2 курса, обучающихся по специальности 38.05.01 «Экономическая безопасность» (специализации «Экономико-правовое обеспечение экономической безопасности» и «Экономика и организация производства на режимных объектах»), всех форм обучения.
4.
Подробнее
146643
Эконометрическое моделирование. Временные ряды и коинтеграция : учебное пособие / Поползин Д. Ю. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 97 с. - ISBN 978-5-4497-3562-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.05
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- временной ряд -- коинтеграционный процесс -- коинтеграция -- статистический анализ -- эконометрика -- эконометрическое моделирование
Аннотация: В учебном пособии представлены основные подходы к изучению природы временных рядов, их количественной и качественной взаимосвязи, в том числе в рамках коинтеграционных процессов. Большое внимание уделено обзору общепринятых мировых методов исследования причин стохастического тренда, в том числе структурных сдвигов, сезонности и нелинейности, а также методов исследования взаимосвязи между нестационарными временными рядами, включая причинность по Грэнджеру и коинтеграцию. Изложение материала основано на современной литературе, преимущественно зарубежной источники, представляющей описание методов анализа природы временных рядов и моделирования взаимосвязи между ними: приведены наглядные примеры применения данных методов на практике. Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Учебное пособие рекомендуется студентам бакалавриата и магистратуры, изучающим таким дисциплины, как «Эконометрика», «Эконометрическое моделирование», «Экономико-математические методы», «Прикладной статистический анализ», «Анализ данных» и смежные дисциплины, аспирантам экономико-математических специальностей. Издание может быть полезно преподавателям вузов, институтов повышения квалификации, а также менеджерам, экономистам, инженерам, научным работникам, чьи интересы связаны с исследованием статистических данных в форме временных рядов.
Доп.точки доступа:
Поползин, Д. Ю.
Дубина, И. Н.
Ибрагимов, Н. М.
Мкртчян, Г. М.
Эконометрическое моделирование. Временные ряды и коинтеграция : учебное пособие / Поползин Д. Ю. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 97 с. - ISBN 978-5-4497-3562-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- временной ряд -- коинтеграционный процесс -- коинтеграция -- статистический анализ -- эконометрика -- эконометрическое моделирование
Аннотация: В учебном пособии представлены основные подходы к изучению природы временных рядов, их количественной и качественной взаимосвязи, в том числе в рамках коинтеграционных процессов. Большое внимание уделено обзору общепринятых мировых методов исследования причин стохастического тренда, в том числе структурных сдвигов, сезонности и нелинейности, а также методов исследования взаимосвязи между нестационарными временными рядами, включая причинность по Грэнджеру и коинтеграцию. Изложение материала основано на современной литературе, преимущественно зарубежной источники, представляющей описание методов анализа природы временных рядов и моделирования взаимосвязи между ними: приведены наглядные примеры применения данных методов на практике. Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Учебное пособие рекомендуется студентам бакалавриата и магистратуры, изучающим таким дисциплины, как «Эконометрика», «Эконометрическое моделирование», «Экономико-математические методы», «Прикладной статистический анализ», «Анализ данных» и смежные дисциплины, аспирантам экономико-математических специальностей. Издание может быть полезно преподавателям вузов, институтов повышения квалификации, а также менеджерам, экономистам, инженерам, научным работникам, чьи интересы связаны с исследованием статистических данных в форме временных рядов.
Доп.точки доступа:
Поползин, Д. Ю.
Дубина, И. Н.
Ибрагимов, Н. М.
Мкртчян, Г. М.
5.
Подробнее
133657
Эконометрическое моделирование : учебник / сост.: Д. В. Арясова, С. В. Овчинникова. - Тюмень : Тюменский индустриальный университет, 2023. - 162 с. - ISBN 978-5-9961-3056-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.18
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- регрессионная модель -- регрессия -- эконометрика -- эконометрическое моделирование
Аннотация: В учебнике раскрываются основные понятия, сущность и содержание эконометрического моделирования. В учебник включены следующие разделы: парная регрессия, множественная регрессия, временные ряды. Подробно изучаются линейные регрессионные модели парной и множественной регрессии, предпосылки МНК, оценка качества моделей, спецификация модели. Отдельная глава посвящена временным рядам. Детально разобраны типовые задачи и модели, широко применяемые на практике. Каждый раздел содержит вопросы для контроля и самоконтроля. Учебник представляет интерес не только для обучающихся, но и для интересующихся таким видом деятельности, как эконометрическое моделирование. Учебник предназначен для студентов, обучающихся на IT-направлениях, и рекомендуется при изучении дисциплин «Эконометрика» и «Эконометрическое моделирование».
Доп.точки доступа:
Арясова, Д. В. \сост.\
Овчинникова, С. В. \сост.\
Эконометрическое моделирование : учебник / сост.: Д. В. Арясова, С. В. Овчинникова. - Тюмень : Тюменский индустриальный университет, 2023. - 162 с. - ISBN 978-5-9961-3056-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временной ряд -- регрессионная модель -- регрессия -- эконометрика -- эконометрическое моделирование
Аннотация: В учебнике раскрываются основные понятия, сущность и содержание эконометрического моделирования. В учебник включены следующие разделы: парная регрессия, множественная регрессия, временные ряды. Подробно изучаются линейные регрессионные модели парной и множественной регрессии, предпосылки МНК, оценка качества моделей, спецификация модели. Отдельная глава посвящена временным рядам. Детально разобраны типовые задачи и модели, широко применяемые на практике. Каждый раздел содержит вопросы для контроля и самоконтроля. Учебник представляет интерес не только для обучающихся, но и для интересующихся таким видом деятельности, как эконометрическое моделирование. Учебник предназначен для студентов, обучающихся на IT-направлениях, и рекомендуется при изучении дисциплин «Эконометрика» и «Эконометрическое моделирование».
Доп.точки доступа:
Арясова, Д. В. \сост.\
Овчинникова, С. В. \сост.\
6.
Подробнее
117038
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.
7.
Подробнее
128723
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.
8.
Подробнее
122960
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.
9.
Подробнее
121929
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.
10.
Подробнее
106118
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.
Страница 1, Результатов: 19