Горячая линия
26 сентября 2022 активны на платформе
41 380 -22
Преподавателей
354 394 -82
Студента
99+
Нет новых уведомлений
Высокий уровень вовлечения представителей целевой аудитории является четким
12 декабря 2020
Высокий уровень вовлечения представителей целевой аудитории является четким
12 декабря 2020
Высокий уровень вовлечения представителей целевой аудитории является четким
12 декабря 2020

Корзина

Позиций
Стоимость 0
Перейти в корзину
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить все преимущества платформы Юрайт!

Статистическая обработка данных, планирование эксперимента и случайные процессы

  • Скопировать в буфер библиографическое описание
    Берикашвили, В. Ш.  Статистическая обработка данных, планирование эксперимента и случайные процессы : учебное пособие для вузов / В. Ш. Берикашвили, С. П. Оськин. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 164 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-09216-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/493106 (дата обращения: 26.09.2022).
  • Добавить в избранное
2-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для вузов
Обложка книги СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ, ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА И СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ Берикашвили В. Ш., Оськин С. П. Учебное пособие Ознакомиться
2022
Страниц 164
Обложка Твердая
Гриф Гриф УМО ВО
ISBN 978-5-534-09216-5
Библиографическое описание
Берикашвили, В. Ш.  Статистическая обработка данных, планирование эксперимента и случайные процессы : учебное пособие для вузов / В. Ш. Берикашвили, С. П. Оськин. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 164 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-09216-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/493106 (дата обращения: 26.09.2022).
Показать все

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.