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».
Учебное пособие содержит основные теоретические положения, необходимые для построения моделей временных рядов и анализа построенных моделей. Приводятся необходимые расчетные соотношения. Большое внимание уделяется реализации этих соотношений в табличном процессоре Excel. Учебное пособие содержит большое количество примеров и копий фрагментов документов Excel, которые позволят студентам не только лучше понять и усвоить учебный материал, но и эффективно использовать Excel при выполнении курсовых работ и дипломной работы. Учебное пособие предназначено бакалаврам, обучающимся по направлениям «Экономика», «Менеджмент», а также магистрантам и аспирантам соответствующих специальностей.
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.
В книге изложены основы работы в пакете MathCAD версий Prime 2.0, Prime3.0 Prime 3.1 (сокращено MathCAD PRIME) для создания документов, построения графиков, матричных и векторных операций, программирования основных типов вычислительных алгоритмов (линей-ных, разветвляющихся и циклов) и формирования файлов данных. MathCAD PRIME . Подробно рассматривается модульное программирование и его реализация в пакете MathCAD PRIME. Много материала посвящено решению в пакете MathCAD PRIME конкретных прикладных задач. Учебное пособие содержит большое количество примеров и копий фрагментов документов MathCAD PRIME, которые позволят читателям не только лучше понять и усвоить учебный мате-риал, но и эффективно использовать пакет MathCAD при выполнении курсовых и дипломных работ, а также при работе над магистерскими и кандидатскими диссертациями. В конце каждой темы приводятся вопросы и задания для самоконтроля полученных знаний. Книга рекомендуется студентам технических специальностей при изучении учебных дис-циплин, включающих вычисления различной сложности, в том числе решение алгебраических и дифференциальных уравнений, обработку экспериментальных данных, корреляционный, регрес-сионный анализ данных. Книга будет также полезна магистрантам, аспирантам, инженерам и на-учным сотрудникам, использующим в своих расчетах математический пакет MathCAD PRIME.
Учебное пособие содержит основные теоретические положения по следующим разделам эконометрики: эконометрические модели и эконометрическое моделирование, парный и множественный регрессионный анализ. Материал делится на основной и дополнительный. В пособии приводятся не только необходимые расчетные соотношения, но и фрагменты документов программы Excel, решающие ту или иную задачу. Учебное пособие предназначено для бакалавров и магистрантов, обучающихся направлениям подготовки «Экономика» и «Менеджмент», а также других направлений, учебные планы которых включают дисциплину «Эконометрику». Учебное пособие также будет полезно аспирантам и экономистам-практикам, занимающимся построением регрессионных эконометрических моделей различной сложности.