Воскобойников Ю. Е. Скачать все книги 3 Количество книг

Учебное пособие содержит изложение методов и алгоритмов математической статистики, решения задач фильтрации, аппроксимации, спектрального и гармонического анализа, возникающих при обработке и анализе экспериментальных данных. Приводятся необходимые теоретические положения и соответствующие расчетные соотношения. Отдельное внимание уделяется реализации этих соотношений в математическом пакете MathCAD и табличном процессоре Excel. В пособии приведено большое количество примеров и копий фрагментов документов, которые позволят студентам не только лучше понять и усвоить учебный материал, но и эффективно использовать эти приложения при выполнении курсовых и выпускных квалификационных работ. Пособие предназначено для бакалавров и магистрантов, обучающихся по направлению подготовки «Строительство», и аспирантов направления «Техника и технологии строительства», а также будет весьма полезным магистрантам, аспирантам и преподавателям при изучении дисциплин, связанных с обработкой экспериментальных данных.

Учебник содержит основные положения по математическим моделям, широко используемых в экономике, менеджменте, социологии, а именно: регрессионные модели и модели временных рядов. Приводятся расчетные соотношения, необходимые для построения и анализа этих моделей. Большое внимание уделяется реализации этих соотношений в табличном процессоре Excel. Издание содержит большое число примеров и копий фрагментов документов Excel, которые позволят студентам хорошо усвоить учебный материал и эффективно использовать Excel при выполнении курсовых и дипломных работ. Учебник предназначен для учащихся средних специальных учебных заведений (колледжей), но оно также будет полезным для бакалавров и магистрантов, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика» и «Менеджмент», а также других направлений, учебные планы которых включают дисциплин «Эконометрику» и «Количественные методы в экономике».

В пособии достаточно полно излагаются теоретические основы построения рекуррентных алгоритмов оценивания вектора состояния, получивших название фильтра Калмана. Оригинальным является материал по построению рекуррентных алгоритмов решения плохо обусловленных систем линейных уравнений и синтез рекуррентных алгоритмов оценивания, исходя из требуемых точностных характеристик. Особое внимание уделяется построению алгоритмов оценивания в условиях априорной неопределенности. Предложен новый критерий для обнаружения момента расходимости фильтра Калмана и рассмотрен метод построения адаптивного фильтра Калмана. Изложение материала сопровождается большим количеством примеров, а приводимые задания и контрольные вопросы позволяют лучше усвоить изучаемый учебный материал. Адресовано студентам старших курсов, магистрантам, аспирантам, а также может представлять интерес для широкого круга научных сотрудников и инженеров, занимающихся вопросами идентификации, фильтрации и обработки экспериментальных данных.