Метрический анализ и обработка данных
Главная цель монографии - познакомить читателя с наиболее действенными и апробированными классическими и новыми стохастическими и детерминированными методами оценки и прогнозирования, научить применять эти методы при решении конкретных задач обработки данных. В монографии приведены главные понятия параметрической и непараметрической статистики, а также отдельные новые методы робастного оценивания, учета априорной информации и прогнозирования, включая алгоритмы их численной реализации. Представлены основы нового направления обработки данных - метрического анализа, позволяющего решать задания интерполяции и прогнозирования функций одной и многих переменных на основе результативного применения информации стохастического и детерминированного характеров об исследуемой функциональной зависимости. Монография адресована научным сотрудникам, аспирантам, студентам старших курсов разных специальностей, использующих математические методы обработки данных.
Товар имеет сертификаты качества и безопасности и соответствует нормам санитарной гигиены. Гарантийное обязательство также прилагается. Действует дисконтная накопительная система, а также корпоративная скидка 10% на заказ от 20 шт. На странице офомления заказа будет отражена более подробная информация о стоимости доставки в ваш регион и о вашей личной скидке.
Позвольте Вам предложить
-
Анализ и обработка социологических данных. Учебник
Основное внимание уделено количественной и качественной методологии, фундаментальному и эмпирическому исследованию, конструированию теоретического языка социологии и теоретической модели предмета исследования, концептуализации,…
-
Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных
При работе любого enterprise-приложения образуются данные: это файлы логов, метрики, информация об активности пользователей, исходящие сообщения и т.п. Правильные манипуляции над…
-
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки
Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и…
-
Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном вр.
В этой книге представлены теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. В ней рассматривается…
-
Данные: хранение и обработка. Учебник
В учебнике рассмотрены и проанализированы: базы данных и СУБД, данные и ЭВМ, концепция баз данных, архитектура СУБД, инфологическая, даталогическая и физическая…
-
Структуры и алгоритмы обработки данных. Учебник
Рассмотрены математические основы анализа вычислительной сложности алгоритмов, типовые структуры данных для представления множеств: массивы и динамические списковые структуры, стеки, очереди и…
-
Потоковая обработка данных с Apache Flink
Начните работу с Apache Flink, фреймворком с от-крытым исходным кодом, на котором основаны многие крупнейшие в мире системы для обработки потоковых…
-
Структуры и алгоритмы обработки многомерных данных
Книга посвящена описанию структур и алгоритмов для индексирования и обработки многомерных данных. В ней систематизированы наиболее важные подходы, описаны их математические…
-
Обработка экспериментальных данных на ЭВМ. Учебник
В учебнике представлена информация об основных методах и средствах автоматизации вычислительных процессов, используемых при обработке данных; о способах представления и модели…