Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Лисицин, Д.В. - Методы построения регрессионных моделей
Лисицин, Д.В. - Методы построения регрессионных моделей
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Лисицин, Д.В.
Методы построения регрессионных моделей
Издательство: Новосибирский государственный технический университет, 2011 г.
ISBN 978-5-7782-1621-1
Автор: Лисицин, Д.В.
Методы построения регрессионных моделей
Издательство: Новосибирский государственный технический университет, 2011 г.
ISBN 978-5-7782-1621-1
На полку
Электронный ресурс
Лисицин, Д.В.
Методы построения регрессионных моделей / Д.В. Лисицин. – Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2011. – 77 с. – URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=228876 . – На рус. яз. – ISBN 978-5-7782-1621-1.
В учебном пособии рассматриваются методы выбора структуры одномерных (однооткликовых) регрессионных моделей и методы построения многомерных (многооткликовых) регрессионных моделей (оценивание параметров, проверка гипотез, выбор структуры). Большое внимание уделяется способам организации эффективных вычислений при переборе структур.Пособие предназначено для студентов старших курсов, обучающихся по направлению "Прикладная математика и информатика". Оно будет полезно аспирантам и научным работникам, разрабатывающим или использующим статистические методы анализа данных.
Лисицин, Д.В.
Методы построения регрессионных моделей / Д.В. Лисицин. – Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2011. – 77 с. – URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=228876 . – На рус. яз. – ISBN 978-5-7782-1621-1.
В учебном пособии рассматриваются методы выбора структуры одномерных (однооткликовых) регрессионных моделей и методы построения многомерных (многооткликовых) регрессионных моделей (оценивание параметров, проверка гипотез, выбор структуры). Большое внимание уделяется способам организации эффективных вычислений при переборе структур.Пособие предназначено для студентов старших курсов, обучающихся по направлению "Прикладная математика и информатика". Оно будет полезно аспирантам и научным работникам, разрабатывающим или использующим статистические методы анализа данных.