Methods for data analysist : учебное пособие / [V. Kuzmin, A. Gadzaov, R. Dzerjinsky]
Перевод заглавия, сделанный каталогизатором: : Методы анализа данныхЯзык: английский.Выходные данные: Москва : Перо, 2021Физическая характеристика: [2], 239 с. : ил. ; 21 см.ISBN: 978-5-00189-708-8 Резюме или реферат: Основу учебного пособия составляют модели и алгоритмы построения математических моделей идентификации их параметров для временных рядов и данных статистического разреза на основе решения задачи о разделении движения на тренды и колебания. Анализ колебаний ведётся на основе сдвиговых функций, а модели трендов и их параметры определяются нелинейными преобразованиями, линеаризующими исходные дынные. Изложение иллюстрируется большим количеством примеров, основанных на реальных данных. Материал предназначен для англоязычных студентов направлений подготовки 01.03.04 и 01.04.04 <Прикладная математика>, 09.03.03 <Прикладная информатика>. Он может быть также полезным при изучении дисциплин <Методы анализа данных>, <Модели и методы научно-технического прогнозирования>, <Математическое моделирование>.Библиография: Библиогр.: с. 233-239 (72 назв.); Авт. указаны на обл.Предметная рубрика - Тема: Анализ данных -- Учебные издания для высших учебных заведений -- Математические методы | Вероятностное прогнозирование -- Учебные издания для высших учебных заведений Другие классификации: В192.11я73-1 ; В171.5я73-1Коллекция: Национальная библиография Тип экземпляра: Книга| Тип экземпляра | Текущая библиотека | Шифр хранения | Кол-во копий | Статус | Срок возврата | Штрих-код | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Книга | РНБ (Московский) Иностранный книжный фонд | Ик 2022-3/160 (Просмотр полки(Открывается ниже)) | КН-П-7620 | Доступно | 1-3766014 |
Библиогр.: с. 233-239 (72 назв.)
Авт. указаны на обл
Основу учебного пособия составляют модели и алгоритмы построения математических моделей идентификации их параметров для временных рядов и данных статистического разреза на основе решения задачи о разделении движения на тренды и колебания. Анализ колебаний ведётся на основе сдвиговых функций, а модели трендов и их параметры определяются нелинейными преобразованиями, линеаризующими исходные дынные. Изложение иллюстрируется большим количеством примеров, основанных на реальных данных. Материал предназначен для англоязычных студентов направлений подготовки 01.03.04 и 01.04.04 <Прикладная математика>, 09.03.03 <Прикладная информатика>. Он может быть также полезным при изучении дисциплин <Методы анализа данных>, <Модели и методы научно-технического прогнозирования>, <Математическое моделирование>