Статистическая обработка данных, планирование эксперимента и случайные процессы учебное пособие для вузов В. Ш. Берикашвили, С. П. Оськин.
Material type:
TextSeries: Высшее образованиеPublication details: Москва Юрайт 2024Description: 164 сSubject(s): Статистика | Математика и статистика | Математическая статистика | Планирование эксперимента | Случайные процессы | Основы математической статистики | Статистический анализ, методы и средства исследований | Введение в математическую статистику | Основы планирования эксперимента | Статистическая обработка данных, стохастический анализ и планирование эксперимента | Планирование экспериментов и обработка результатов | Статистическая обработка данных | Стохастическое моделирование и статистическая обработка данных | Планирование и обработка результатов экспериментовOther classification: 60.6я73 Online resources: Click here to access online | Click here to access online Summary: В пособии даны современные методы первичной статистической обработки, корреляционного и регрессионного анализа, планирования экспериментов. Приведены теоретические основы дисперсионного, корреляционного и факторного анализа. Рассмотрен обобщенный подход факторного анализа статистических данных методом главных компонент. Показаны преимущества описания влияния факторов на результативный признак на основе ортонормированных главных компонент. Даны примеры их использования для классификации объектов в пространстве признаков и определения влияния производственных факторов на исследуемый результативный признак. Также в пособии приведены современные методы описания детерминированных и случайных процессов и преобразующих устройств. Рассмотрены методы оптимальных параметров устройств и выбора оптимальных решений в условиях статистической неопределенности.
URL: https://urait.ru/bcode/539831 (дата обращения: 02.05.2024).
В пособии даны современные методы первичной статистической обработки, корреляционного и регрессионного анализа, планирования экспериментов. Приведены теоретические основы дисперсионного, корреляционного и факторного анализа. Рассмотрен обобщенный подход факторного анализа статистических данных методом главных компонент. Показаны преимущества описания влияния факторов на результативный признак на основе ортонормированных главных компонент. Даны примеры их использования для классификации объектов в пространстве признаков и определения влияния производственных факторов на исследуемый результативный признак. Также в пособии приведены современные методы описания детерминированных и случайных процессов и преобразующих устройств. Рассмотрены методы оптимальных параметров устройств и выбора оптимальных решений в условиях статистической неопределенности.
There are no comments on this title.