Новые поступления (книга в стадии обработки) Воскобойников, Ю. Е. Регрессионный анализ данных в пакете MATHCAD [Электронный ресурс] : учебное пособие / Ю. Е. Воскобойников. - 1-е изд. - Санкт-Петербург : Лань, 2011. - 224 с. - ISBN 978-5-8114-1096-5 : Б. ц. Книга из коллекции Лань - Математика
Рубрики: Математика--Прикладная математика--Лань Кл.слова (ненормированные): лабораторные работы -- учебные издания -- математические пакеты -- регрессионный анализ данных -- математика -- mathcad -- cd -- регрессионное моделирование -- гипотеза статистическая -- детерминации коэффициент -- компьютеры персональные - программы по математике -- корреляция частная -- математическая статистика -- множественный регрессионный анализ -- моделирование статистическое -- модель гетероскедастичность -- модель регрессионная -- обработка результатов -- оценивание метод робастный -- парный регрессивный анализ -- переменная фиктивная -- распределения случайных величин -- регрессивный анализ -- регрессии уравнение -- регрессионный анализ -- регрессионный анализ - задачи - решение на компьютерах -- регрессионный анализ mathcad -- регрессия парная -- случайные величины -- учебные пособия -- учебные пособия для вузов Аннотация: 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. |