Новые поступления (книга в стадии обработки) Ниворожкина, Л. И. Многомерные статистические методы в экономике [Текст] : учебник / Л. И. Ниворожкина, С. В. Арженовский. - М. : ИТК "Дашков и К" ; Ростов н/Д : Наука-Спектр, 2008. - 224 с. : ил. ; 20 см. - Библиогр.: с. 189-190 (15 назв.). - ISBN 978-5-91131-565-8 : 99.00 р. Гриф: допущено УМО по образованию в обл. "Статистика" и "Мат. методы в экономике" в качестве учеб. для студ. вузов, обучающихся по спец.: "Статистика" и "Мат. методы в экономике", а также др. экон. спец.
Рубрики: Статистика Кл.слова (ненормированные): СТАТИСТИКА -- СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ -- МНОГОМЕРНАЯ СОВОКУПНОСТЬ -- ВЫБОРОЧНАЯ СОВОКУПНОСТЬ -- КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ -- ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ -- КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ -- ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ -- МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ Аннотация: Рассмотрены методы корреляционного, регрессионного, компонентного, факторного анализа для многомерной выборочной совокупности. Изложены методы классификации: дискриминантный и кластерный анализ. Особое внимание уделено ситуациям, при которых применение методов многомерного статистического анализа является некорректным. Держатели документа: Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю. А. Доп. точки доступа: Арженовский, С. В. |
Новые поступления (книга в стадии обработки) Арженовский, С. В. Методы социально-экономического прогнозирования [Текст] : учеб. пособие / С. В. Арженовский. - М. : ИТК "Дашков и К", 2009. - 236 с. : ил. ; 20 см. - Библиогр.: с.218-219 . - ISBN 978-5-91131-941-0 : 143.00 р.
Рубрики: Экономика--Математические методы в экономике Кл.слова (ненормированные): СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ -- ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ -- МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ -- АДАПТИВНЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ -- НЕСТАЦИОНАРНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ -- МОДЕЛИ АВТОРЕГРЕССИИ -- МАТРИЧНЫЙ МЕТОД -- МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ МЕТОД Аннотация: В учебном пособии изложены в систематизированном виде: значение и содержание социально- экономического прогнозирования, классификация прогнозов, предварительный анализ временных рядов, методы выделения тренда, методы прогнозирования периодических колебаний, адаптивные методы прогнозирования, модель авторегрессии- проинтегрированного скользящего среднего, модели нестационарных рядов и модели волатильности, многофакторные модели прогнозирования. Держатели документа: Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю. А. |