000			03256nam0a2200409 4500
001			RU\NLR\BIBL_A\012767379
005			20260405120158.0
010			_a978-5-00189-708-8 _9200
021			_aRU _b2021-95368 _9КН-П-7620
035			_a(RuMoRGB)010945898
035			_a(NLR Aleph) 012767379
090			_a13081627 _c13081627
100			_a20220420d2021 |||y0rusy50 ca
101	0		_aeng
102			_aRU
105			_aa z 000zy
181		0	_ai _baxxe
182		0	_an
200	1		_aMethods for data analysist _eучебное пособие _f[V. Kuzmin, A. Gadzaov, R. Dzerjinsky]
203			_aТекст _bвизуальный _cнепосредственный
210			_aМосква _cПеро _d2021
215			_a[2], 239 с. _cил. _d21
320			_aБиблиогр.: с. 233-239 (72 назв.)
320			_aАвт. указаны на обл
330			_aОснову 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>
541	1		_aМетоды анализа данных
606	1		_aАнализ данных _jУчебные издания для высших учебных заведений _xМатематические методы _92122399 _3RU\NLR\AUTH\661281462
606	1		_aВероятностное прогнозирование _jУчебные издания для высших учебных заведений _91243535 _3RU\NLR\AUTH\66190970
686	1		_aВ192.11я73-1
686	1		_aВ171.5я73-1
700		1	_8rus _7ba _aKuz'min _bV. I. _cд-р техн. наук, мат. моделирование _f1935- _gViktor Ivanovič _3RU\NLR\AUTH\7746424 _929359
701		1	_aGadzaov _bA.F. _gAleksej Fedorovič
701		1	_7ba _8rus _aDzeržinskij _bR. I. _f1964- _gRoman Igorevič _9240833 _3RU\NLR\AUTH\770240889
942			_cBOOK
980			_aNB