Methods for data analysist (Kuzmin V., Gadzaov A., Dzerjinsky R.); Перо, 2021

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» и др.

Смотри также о книге.