Перейти к содержимому
База данных: ЭБС Лань
Страница 1, Результатов: 7
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Горлач, Б. А.
Теория вероятностей и математическая статистика. Практикум для студентов технических и экономических специальностей вузов / Б. А. Горлач, С. В. Подклетнова. - Санкт-Петербург : Лань, 2021. - 116 с.. - ISBN 978-5-8114-6736-5
Книга из коллекции Лань - Математика
ББК 519.2
Рубрики: Математика--Теория вероятностей и математическая статистика--Лань
Кл.слова (ненормированные):
вероятность событий -- случайные величины -- математическая статистика -- корреляция -- регрессия
Аннотация: Содержание соответствует программам математической подготовки бакалавров и специалистов по направлениям «Инженерное дело, технологии и технические науки» и «Науки об обществе». Приводятся примеры приложения математики к решению конкретных технических и экономических задач. Разобраны решения типовых задач. Даны условия задач для самостоятельного решения и задания для выполнения расчетных работ. Приведены вопросы для самопроверки усвоения материала и типовые контрольные работы. Пособие предназначено для студентов различных форм обучения, в частности для самостоятельного овладения материалом. Методические разработки практических занятий будут полезны преподавателям математики.
Доп.точки доступа:
Подклетнова, С. В.
Горлач, Б. А.
Теория вероятностей и математическая статистика. Практикум для студентов технических и экономических специальностей вузов / Б. А. Горлач, С. В. Подклетнова. - Санкт-Петербург : Лань, 2021. - 116 с.. - ISBN 978-5-8114-6736-5
Книга из коллекции Лань - Математика
| УДК |
Рубрики: Математика--Теория вероятностей и математическая статистика--Лань
Кл.слова (ненормированные):
вероятность событий -- случайные величины -- математическая статистика -- корреляция -- регрессия
Аннотация: Содержание соответствует программам математической подготовки бакалавров и специалистов по направлениям «Инженерное дело, технологии и технические науки» и «Науки об обществе». Приводятся примеры приложения математики к решению конкретных технических и экономических задач. Разобраны решения типовых задач. Даны условия задач для самостоятельного решения и задания для выполнения расчетных работ. Приведены вопросы для самопроверки усвоения материала и типовые контрольные работы. Пособие предназначено для студентов различных форм обучения, в частности для самостоятельного овладения материалом. Методические разработки практических занятий будут полезны преподавателям математики.
Доп.точки доступа:
Подклетнова, С. В.
2.
Подробнее
Хрущева, И. В.
Основы математической статистики и теории случайных процессов / И. В. Хрущева, В. И. Щербаков, Д. С. Леванова. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 336 с.. - ISBN 978-5-8114-0914-3
Книга из коллекции Лань - Математика
. - https://e.lanbook.com/book/167790
ББК 22.172
Рубрики: Математика--Теория вероятностей и математическая статистика--Лань
Кл.слова (ненормированные):
вероятностные аспекты регрессии -- выборочный метод -- гистограмма -- колмогорова а н уравнение -- корреляция (мат) -- кумулята -- математическая статистика -- наблюдение погрешность -- оценка точечная -- параметры распределения -- полигон -- правдоподобие максимальное -- пуассоновский поток -- регрессионный анализ -- регрессия (мат) -- регрессия выборочная -- ряд вариационный -- ряд интервальный -- случайные процессы -- статистическая проверка гипотез -- статистическое оценивание -- статистическое оценивание параметров -- теории массового обслуживания -- теории случайных процессов -- теория вероятности математическая статистика случайные функции -- теория корреляции -- теория массового обслуживания -- теория случайных процессов -- характеристика выборочная -- цепи маркова
Аннотация: Книга является продолжением учебного пособия И. В. Хру¬щёвой «Теория вероятностей». В ней доступным языком излагаются базовые вопросы математической статистики и теории случайных процессов, а также даются некоторые приложения, связанные с теорией измерений и обработкой результатов наблюдений. К каждой главе по теории случайных процессов предлагается небольшой перечень задач. В конце пособия приведены ответы к этим задачам. Издание будет полезно не только учащимся, но и преподавателям, разрабатывающим лекции по соответствующим разделам.
Доп.точки доступа:
Щербаков, В. И.
Леванова, Д. С.
Хрущева, И. В.
Основы математической статистики и теории случайных процессов / И. В. Хрущева, В. И. Щербаков, Д. С. Леванова. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 336 с.. - ISBN 978-5-8114-0914-3
Книга из коллекции Лань - Математика
. - https://e.lanbook.com/book/167790
| УДК |
Рубрики: Математика--Теория вероятностей и математическая статистика--Лань
Кл.слова (ненормированные):
вероятностные аспекты регрессии -- выборочный метод -- гистограмма -- колмогорова а н уравнение -- корреляция (мат) -- кумулята -- математическая статистика -- наблюдение погрешность -- оценка точечная -- параметры распределения -- полигон -- правдоподобие максимальное -- пуассоновский поток -- регрессионный анализ -- регрессия (мат) -- регрессия выборочная -- ряд вариационный -- ряд интервальный -- случайные процессы -- статистическая проверка гипотез -- статистическое оценивание -- статистическое оценивание параметров -- теории массового обслуживания -- теории случайных процессов -- теория вероятности математическая статистика случайные функции -- теория корреляции -- теория массового обслуживания -- теория случайных процессов -- характеристика выборочная -- цепи маркова
Аннотация: Книга является продолжением учебного пособия И. В. Хру¬щёвой «Теория вероятностей». В ней доступным языком излагаются базовые вопросы математической статистики и теории случайных процессов, а также даются некоторые приложения, связанные с теорией измерений и обработкой результатов наблюдений. К каждой главе по теории случайных процессов предлагается небольшой перечень задач. В конце пособия приведены ответы к этим задачам. Издание будет полезно не только учащимся, но и преподавателям, разрабатывающим лекции по соответствующим разделам.
Доп.точки доступа:
Щербаков, В. И.
Леванова, Д. С.
3.
Подробнее
Воскобойников, Ю. Е.
Регрессионный анализ данных в пакете MATHCAD / Ю. Е. Воскобойников. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 224 с.. - ISBN 978-5-8114-1096-5
Книга из коллекции Лань - Математика
. - https://e.lanbook.com/book/167851
ББК 22.172я73
Рубрики: Математика--Прикладная математика--Лань
Кл.слова (ненормированные):
лабораторные работы -- учебные издания -- математические пакеты -- регрессионный анализ данных -- математика -- mathcad -- cd -- регрессионное моделирование -- гипотеза статистическая -- детерминации коэффициент -- компьютеры персональные - программы по математике -- корреляция частная -- математическая статистика -- множественный регрессионный анализ -- моделирование статистическое -- модель гетероскедастичность -- модель регрессионная -- обработка результатов -- оценивание метод робастный -- парный регрессивный анализ -- переменная фиктивная -- распределения случайных величин -- регрессивный анализ -- регрессии уравнение -- регрессионный анализ -- регрессионный анализ - задачи - решение на компьютерах -- регрессионный анализ mathcad -- регрессия парная -- случайные величины -- учебные пособия -- учебные пособия для вузов
Аннотация: Книга содержит основные теоретические положения по следующим разделам регрессионного анализа экспериментальных данных: регрессионные модели и регрессионное моделирование, парный и множественный регрессионный анализ, построение регрессионных моделей на практике. Приводятся необходимые расчетные соотношения. Большое внимание уделяется реализации этих соотношений в математическом пакете Mathcad. Учебное пособие содержит большое количество примеров и копий фрагментов документов Mathcad, которые позволят читателям не только лучше понять и усвоить учебный материал, но и эффективно использовать пакет Mathcad при выполнении курсовых и дипломных работ, а также при работе над магистерскими и кандидатскими диссертациями. Файлы, включенные в прилагаемый CD, содержат документы Mathcad, позволяющие построить и проанализировать парные и множественные регрессионные модели. Это, с одной стороны, позволит читателю использовать эти документы для построения «своих» регрессионных моделей с минимальными затратами времени, а с другой стороны, послужит некоторым примером при составлении «своих» программ обработки данных. Книга рекомендуется студентам технических и экономических специальностей при изучении учебных дисциплин, включающих корреляционный и регрессионный анализ данных. Книга будет также полезна магистрантам, аспирантам, инженерам и научным сотрудникам при построении регрессионных моделей и эмпирических зависимостей по экспериментальным данным с использованием современных математических пакетов.
Воскобойников, Ю. Е.
Регрессионный анализ данных в пакете MATHCAD / Ю. Е. Воскобойников. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 224 с.. - ISBN 978-5-8114-1096-5
Книга из коллекции Лань - Математика
. - https://e.lanbook.com/book/167851
| УДК |
Рубрики: Математика--Прикладная математика--Лань
Кл.слова (ненормированные):
лабораторные работы -- учебные издания -- математические пакеты -- регрессионный анализ данных -- математика -- mathcad -- cd -- регрессионное моделирование -- гипотеза статистическая -- детерминации коэффициент -- компьютеры персональные - программы по математике -- корреляция частная -- математическая статистика -- множественный регрессионный анализ -- моделирование статистическое -- модель гетероскедастичность -- модель регрессионная -- обработка результатов -- оценивание метод робастный -- парный регрессивный анализ -- переменная фиктивная -- распределения случайных величин -- регрессивный анализ -- регрессии уравнение -- регрессионный анализ -- регрессионный анализ - задачи - решение на компьютерах -- регрессионный анализ mathcad -- регрессия парная -- случайные величины -- учебные пособия -- учебные пособия для вузов
Аннотация: Книга содержит основные теоретические положения по следующим разделам регрессионного анализа экспериментальных данных: регрессионные модели и регрессионное моделирование, парный и множественный регрессионный анализ, построение регрессионных моделей на практике. Приводятся необходимые расчетные соотношения. Большое внимание уделяется реализации этих соотношений в математическом пакете Mathcad. Учебное пособие содержит большое количество примеров и копий фрагментов документов Mathcad, которые позволят читателям не только лучше понять и усвоить учебный материал, но и эффективно использовать пакет Mathcad при выполнении курсовых и дипломных работ, а также при работе над магистерскими и кандидатскими диссертациями. Файлы, включенные в прилагаемый CD, содержат документы Mathcad, позволяющие построить и проанализировать парные и множественные регрессионные модели. Это, с одной стороны, позволит читателю использовать эти документы для построения «своих» регрессионных моделей с минимальными затратами времени, а с другой стороны, послужит некоторым примером при составлении «своих» программ обработки данных. Книга рекомендуется студентам технических и экономических специальностей при изучении учебных дисциплин, включающих корреляционный и регрессионный анализ данных. Книга будет также полезна магистрантам, аспирантам, инженерам и научным сотрудникам при построении регрессионных моделей и эмпирических зависимостей по экспериментальным данным с использованием современных математических пакетов.
4.
Подробнее
Буре, В. М.
Теория вероятностей и математическая статистика / В. М. Буре, Е. М. Парилина. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 416 с.. - ISBN 978-5-8114-1508-3
Книга из коллекции Лань - Математика. Допущено УМО по классическому университетскому образованию в качестве учебника для студентов вузов, обучающихся по направлениям ВПО 010400 — «Прикладная математика и информатика» и 010300 — «Фундаментальная информатика и информационные технологии»
. - https://e.lanbook.com/book/168536
ББК 22.17я73
Рубрики: Математика--Теория вероятностей и математическая статистика--Лань
Аннотация: В книге изложены основные разделы современного курса теории вероятностей и математической статистики, включая условные распределения, основные предельные теоремы, метод характеристических функций, принципы статистического оценивания, методы построения доверительных интервалов, методы проверки статистических гипотез, регрессионный анализ и бинарная регрессия. Книга предназначена для студентов, изучающих методы теории вероятностей, математической статистики.
Доп.точки доступа:
Парилина, Е. М.
Буре, В. М.
Теория вероятностей и математическая статистика / В. М. Буре, Е. М. Парилина. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 416 с.. - ISBN 978-5-8114-1508-3
Книга из коллекции Лань - Математика. Допущено УМО по классическому университетскому образованию в качестве учебника для студентов вузов, обучающихся по направлениям ВПО 010400 — «Прикладная математика и информатика» и 010300 — «Фундаментальная информатика и информационные технологии»
. - https://e.lanbook.com/book/168536
Рубрики: Математика--Теория вероятностей и математическая статистика--Лань
Аннотация: В книге изложены основные разделы современного курса теории вероятностей и математической статистики, включая условные распределения, основные предельные теоремы, метод характеристических функций, принципы статистического оценивания, методы построения доверительных интервалов, методы проверки статистических гипотез, регрессионный анализ и бинарная регрессия. Книга предназначена для студентов, изучающих методы теории вероятностей, математической статистики.
Доп.точки доступа:
Парилина, Е. М.
5.
Подробнее
Ребзуев, Б. Г.
Психологические исследования: анализ результатов с использованием программы STATISTICA : учебное пособие для вузов / Б. Г. Ребзуев. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 632 с.. - ISBN 978-5-8114-9804-8
Книга из коллекции Лань - Психология. Педагогика
ББК 88я73
Рубрики: Психология. Педагогика--Психология--Лань
Психология. Педагогика--Экспериментальная психология--Лань
Кл.слова (ненормированные):
исследование -- модели исследования -- гипотезы исследования -- статистический анализ данных исследования -- корреляция -- корреляционные исследования -- простая регрессия -- множественная регрессия -- anova -- ancova -- эксплораторный факторный анализ -- оценка -- надежность оценки -- валидность оценки
Аннотация: Учебное пособие посвящено методам анализа результатов двух наиболее распространенных типов психологических исследований — корреляционных исследований и экспериментов, — а также оценке качества получаемых данных. Особенность пособия заключается в том, что последовательность такого анализа описывается не глазами статистика, а глазами психолога с многолетним опытом проведения собственных исследований и публикаций их результатов в рецензируемых научных журналах, в том числе индексируемых в Web of Science и Scopus. Поэтому в книге большое внимание уделяется смыслу статистических процедур и способам расчета показателей, пока еще не рассчитываемых компьютерными программами, но нужных исследователям, а также способам проверки различных типов моделей и гипотез психологического исследования. Описание смысла и предназначения различных показателей сопровождается подробными описаниями их расчета в программе автоматизации статистического анализа STATISTICA. Книга предназначена как для бакалавров, только приступивших к изучению психологии, так и для опытных психологов-исследователей, а также для студентов, обучающихся по социальным и экономическим дисциплинам. К книге прилагаются дополнительные материалы, доступные в электронной библиотечной системе «Лань» по ссылке или QR-коду, указанным ниже.
Ребзуев, Б. Г.
Психологические исследования: анализ результатов с использованием программы STATISTICA : учебное пособие для вузов / Б. Г. Ребзуев. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 632 с.. - ISBN 978-5-8114-9804-8
Книга из коллекции Лань - Психология. Педагогика
| УДК |
Рубрики: Психология. Педагогика--Психология--Лань
Психология. Педагогика--Экспериментальная психология--Лань
Кл.слова (ненормированные):
исследование -- модели исследования -- гипотезы исследования -- статистический анализ данных исследования -- корреляция -- корреляционные исследования -- простая регрессия -- множественная регрессия -- anova -- ancova -- эксплораторный факторный анализ -- оценка -- надежность оценки -- валидность оценки
Аннотация: Учебное пособие посвящено методам анализа результатов двух наиболее распространенных типов психологических исследований — корреляционных исследований и экспериментов, — а также оценке качества получаемых данных. Особенность пособия заключается в том, что последовательность такого анализа описывается не глазами статистика, а глазами психолога с многолетним опытом проведения собственных исследований и публикаций их результатов в рецензируемых научных журналах, в том числе индексируемых в Web of Science и Scopus. Поэтому в книге большое внимание уделяется смыслу статистических процедур и способам расчета показателей, пока еще не рассчитываемых компьютерными программами, но нужных исследователям, а также способам проверки различных типов моделей и гипотез психологического исследования. Описание смысла и предназначения различных показателей сопровождается подробными описаниями их расчета в программе автоматизации статистического анализа STATISTICA. Книга предназначена как для бакалавров, только приступивших к изучению психологии, так и для опытных психологов-исследователей, а также для студентов, обучающихся по социальным и экономическим дисциплинам. К книге прилагаются дополнительные материалы, доступные в электронной библиотечной системе «Лань» по ссылке или QR-коду, указанным ниже.
6.
Подробнее
Катаргин, Н. В.
Эконометрическое моделирование : учебник для вузов / Н. В. Катаргин. - 2-е изд., стер. - Санкт-Петербург : Лань, 2023. - 124 с.. - ISBN 978-5-507-46342-8
Книга из коллекции Лань - Математика
. - https://e.lanbook.com/book/221222
ББК 65.05я73
Рубрики: Математика--Прикладная математика--Лань
Кл.слова (ненормированные):
эконометрика -- нелинейная регрессия -- метод монте карло -- excel -- r
Аннотация: Изучаются различные методы построения и настройки экономико-математических моделей на основе статистических данных с использо-ванием компьютеров, существенно дополняющие известные учебники: рассмотрены линейные и нелинейные модели парной и множественной регрессии, свойства и прогнозирование цен на фондовом рынке и формиро-вание оптимального портфеля ценных бумаг, новый подход к макроэконо-мическим моделям из нескольких уравнений. Внимание уделено оценке погрешностей параметров моделей, в том числе методом Монте-Карло. Для решения задач используются Excel и R. Соответствует ФГОС последнего поколения. Учебник предназначен для подготовки бакалавров и магистров по направлению подготовки «Экономика и управление», переподготовки спе-циалистов в области экономики, финансов и менеджмента.
Катаргин, Н. В.
Эконометрическое моделирование : учебник для вузов / Н. В. Катаргин. - 2-е изд., стер. - Санкт-Петербург : Лань, 2023. - 124 с.. - ISBN 978-5-507-46342-8
Книга из коллекции Лань - Математика
. - https://e.lanbook.com/book/221222
| УДК |
Рубрики: Математика--Прикладная математика--Лань
Кл.слова (ненормированные):
эконометрика -- нелинейная регрессия -- метод монте карло -- excel -- r
Аннотация: Изучаются различные методы построения и настройки экономико-математических моделей на основе статистических данных с использо-ванием компьютеров, существенно дополняющие известные учебники: рассмотрены линейные и нелинейные модели парной и множественной регрессии, свойства и прогнозирование цен на фондовом рынке и формиро-вание оптимального портфеля ценных бумаг, новый подход к макроэконо-мическим моделям из нескольких уравнений. Внимание уделено оценке погрешностей параметров моделей, в том числе методом Монте-Карло. Для решения задач используются Excel и R. Соответствует ФГОС последнего поколения. Учебник предназначен для подготовки бакалавров и магистров по направлению подготовки «Экономика и управление», переподготовки спе-циалистов в области экономики, финансов и менеджмента.
7.
Подробнее
Колмогорова, С. С.
Обработка данных алгоритмами искусственного интеллекта в системе интернета вещей : учебное пособие для вузов / С. С. Колмогорова. - Санкт-Петербург : Лань, 2023. - 104 с.. - ISBN 978-5-507-46186-8
Книга из коллекции Лань - Информатика
ББК 32.813я73
Рубрики: Информатика--Интернет. Сетевые технологии--Лань
Кл.слова (ненормированные):
машинное обучение -- интернет вещей -- искусственный интеллект -- распознавание -- jupyter notebook
Аннотация: В последнее время взрывной рост числа датчиков, интернета и генерации огромных объемов данных предоставил новые возможности хранения, выполнения и реализации приложений на основе IoT и алгоритмов искусственного интеллекта. В учебном пособии рассмотрены такие основные темы по искусственному интеллекту, как краткая история развития искусственного интеллекта, понятия машинного обучения, классы решаемых задач, ансамблевые методы, глубокое обучение, метрики качества и другие базовые направления. Во второй части учебного пособия представлены примеры программы в интерактивной оболочке Jupyter Notebook на языке Python, реализующие алгоритмы искусственного интеллекта. В учебном пособии представлен программный код базовых задач искусственного интеллекта, таких как классификация, регрессия, нормализация и масштабирование данных, распознавание, прогнозирование и другие. Пособие также может быть полезно аспирантам, преподавателям вуза и специалистам, применяющим методы искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности.
Колмогорова, С. С.
Обработка данных алгоритмами искусственного интеллекта в системе интернета вещей : учебное пособие для вузов / С. С. Колмогорова. - Санкт-Петербург : Лань, 2023. - 104 с.. - ISBN 978-5-507-46186-8
Книга из коллекции Лань - Информатика
| УДК |
Рубрики: Информатика--Интернет. Сетевые технологии--Лань
Кл.слова (ненормированные):
машинное обучение -- интернет вещей -- искусственный интеллект -- распознавание -- jupyter notebook
Аннотация: В последнее время взрывной рост числа датчиков, интернета и генерации огромных объемов данных предоставил новые возможности хранения, выполнения и реализации приложений на основе IoT и алгоритмов искусственного интеллекта. В учебном пособии рассмотрены такие основные темы по искусственному интеллекту, как краткая история развития искусственного интеллекта, понятия машинного обучения, классы решаемых задач, ансамблевые методы, глубокое обучение, метрики качества и другие базовые направления. Во второй части учебного пособия представлены примеры программы в интерактивной оболочке Jupyter Notebook на языке Python, реализующие алгоритмы искусственного интеллекта. В учебном пособии представлен программный код базовых задач искусственного интеллекта, таких как классификация, регрессия, нормализация и масштабирование данных, распознавание, прогнозирование и другие. Пособие также может быть полезно аспирантам, преподавателям вуза и специалистам, применяющим методы искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности.
Страница 1, Результатов: 7