Регрессионный анализ динамических систем. Монография (Сарычев Александр Павлович); Инфра-М, 2022

В монографии изложены статистические методы моделирования динамических систем по данным наблюдений их функционирования в условиях структурной неопределенности по составу входных переменных и степени статистической зависимости между случайными составляющими в моделях. В рамках метода группового учета аргументов (МГУА) разработаны критерии качества моделей, основанные на разбиении выборки наблюдений на обучающую и проверочную подвыборки, и критерии скользящего экзамена.
Применение изложенных методов моделирования позволяет глубже проникнуть в суть явлений и объектов в процессе научных исследований, позволяет лучше описать состояние и прогнозировать поведение систем в условиях структурной неопределенности в различных приложениях.
Книга предназначена для специалистов по математическому моделированию в различных областях науки и практики, многомерному статистическому анализу, а также для студентов и аспирантов учебных направлений "прикладная математика", "информатика и кибернетика".

Развернуть фото

Смотри также о книге.

Основные характеристики товара

Параметр	Значение
ISBN	978-5-16-017656-7
Автор(ы)	Сарычев Александр Павлович
Вес	0.27кг
Год издания	2022
Издатель	Инфра-М
Кол-во страниц	229
Количество страниц	229
Обложка	мягкая обложка
Переплет	Мягкий переплёт
Переплёт	мягкий
Раздел	Математические науки
Размеры	14,00 см × 20,50 см × 1,30 см
Серия	Научная мысль м
Страниц	229
Тематика	Математика
Тираж	500
Формат	140x205мм