Регрессионный анализ данных в пакете MATHCAD : учебное пособие / Ю. Е. Воскобойников

Основной Автор-лицо: Воскобойников, Ю. Е., Юрий ЕвгеньевичЯзык: русский.Страна: Россия.Публикация: : Лань, 2011Описание: 224 с. : ил. + CD-ROMISBN: 9785811410965.Серия: Учебники для вузов. Специальная литератураРезюме или реферат: Книга содержит основные теоретические положения по следующим разделам регрессионного анализа экспериментальных данных: регрессионные модели и регрессионное моделирование, парный и множественный регрессионный анализ, построение регрессионных моделей на практике. Приводятся необходимые расчетные соотношения. Большое внимание уделяется реализации этих соотношений в математическом пакете Mathcad. Учебное пособие содержит большое количество примеров и копий фрагментов документов Mathcad, которые позволят читателям не только лучше понять и усвоить учебный материал, но и эффективно использовать пакет Mathcad при выполнении курсовых и дипломных работ, а также при работе над магистерскими и кандидатскими диссертациями. Файлы, включенные в прилагаемый CD, содержат документы Mathcad, позволяющие построить и проанализировать парные и множественные регрессионные модели. Это, с одной стороны, позволит читателю использовать эти документы для построения «своих» регрессионных моделей с минимальными затратами времени, а с другой стороны, послужит некоторым примером при составлении «своих» программ обработки данных. Книга рекомендуется студентам технических и экономических специальностей при изучении учебных дисциплин, включающих корреляционный и регрессионный анализ данных. Книга будет также полезна магистрантам, аспирантам, инженерам и научным сотрудникам при построении регрессионных моделей и эмпирических зависимостей по экспериментальным данным с использованием современных математических пакетов.__.Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: Библиогр.: с. 220..Наименование темы как предмет: Регрессионный анализ Тематика: случайные величины | распределения | выборочные оценки | числовые характеристики | выборочные данные | регрессионные модели | парная регрессия | множественный регрессионный анализ | интервальные оценки | линейные модели | практические аспекты | математические пакеты | MathCAD | учебные пособия | CD-ROM
Тэги из этой библиотеки: Нет тэгов из этой библиотеки для этого заглавия. Авторизуйтесь, чтобы добавить теги.
Оценка
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Экземпляры
Тип издания Текущая библиотека Шифр хранения Состояние Штрихкод | RFID
Mixed Materials НТБ ТПУ Читальный зал технической литературы 519.2 В762 В наличии 13821000626206
Mixed Materials НТБ ТПУ Учебный фонд 519 В762 В наличии 13821000626203
Mixed Materials НТБ ТПУ Читальный зал курсового и дипломного проектирования 519 В762 В наличии 13821000627304
Всего резервирований: 0

Библиогр.: с. 220.

Книга содержит основные теоретические положения по следующим разделам регрессионного анализа экспериментальных данных: регрессионные модели и регрессионное моделирование, парный и множественный регрессионный анализ, построение регрессионных моделей на практике. Приводятся необходимые расчетные соотношения. Большое внимание уделяется реализации этих соотношений в математическом пакете Mathcad. Учебное пособие содержит большое количество примеров и копий фрагментов документов Mathcad, которые позволят читателям не только лучше понять и усвоить учебный материал, но и эффективно использовать пакет Mathcad при выполнении курсовых и дипломных работ, а также при работе над магистерскими и кандидатскими диссертациями. Файлы, включенные в прилагаемый CD, содержат документы Mathcad, позволяющие построить и проанализировать парные и множественные регрессионные модели. Это, с одной стороны, позволит читателю использовать эти документы для построения «своих» регрессионных моделей с минимальными затратами времени, а с другой стороны, послужит некоторым примером при составлении «своих» программ обработки данных. Книга рекомендуется студентам технических и экономических специальностей при изучении учебных дисциплин, включающих корреляционный и регрессионный анализ данных. Книга будет также полезна магистрантам, аспирантам, инженерам и научным сотрудникам при построении регрессионных моделей и эмпирических зависимостей по экспериментальным данным с использованием современных математических пакетов.__

Для данного заглавия нет комментариев.

оставить комментарий.