|
|
|
|
| LEADER |
04932nlm a2200361 4500 |
| 001 |
libtpu00651938 |
| 008 |
161128s2015 ru a k 0000 m rus |
| 035 |
0 |
0 |
|a (RuTPU)RUTPUnetwork17201
|
| 035 |
0 |
0 |
|a RUTPUnetwork17199
|
| 040 |
|
|
|a RU
|b rus
|c RU
|d Ru-TPU
|
| 080 |
|
|
|a 51(075.8)
|
| 100 |
1 |
|
|a Васильев, А. С.
|c специалист в области электроэнергетики
|c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук
|d 1986-
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Дополнительные главы математики
|b электронный курс
|c А. С. Васильев
|
| 260 |
|
|
|a Томск
|b TPU Moodle
|c 2015
|
| 500 |
|
|
|a Заглавие с экрана
|
| 520 |
|
|
|a Математические модели процессов и систем. Случайные события. Вероятность как мера возможности появления случайных событий. Правила подсчета вероятностей. Случайные величины. Функционные и числовые характеристики случайных величин. Случайные векторы. Функции регрессии. Коэффициенты корреляции и конкорреляции, корреляционные отношения. Случайные функции. Временные ряды. Многомерные сигналы. Стационарные и нестационарные модели. Функционные и числовые характеристики случайных процессов и последовательностей. Корреляционная, конкорреляционная и дисперсионная функции случайных процессов. Спектральное представление сигналов и данных. Спектральное описание детерминированных и случайных функций. Спектральная и конспектральная плотности мощности. Цифровой спектральный анализ. Быстрое преобразование Фурье. Нечеткие и экспертные модели данных. Анализ и обработка данных. Математическая статистика. Непараметрические, включая ядерные, параметрические и смешанные методы оценивания характеристик случайных величин, векторов, функций и анализа данных. Байесовские, минимаксные и робастные методы анализа данных. Непараметрический и параметрический корреляционный, спектральный и регрессионный анализы. Рекуррентные оценки. Дисперсионный анализ. Основы теории распознавания образов, классификация и кластеризация данных. Дискриминантный анализ. Иерархическая классификация. Методы снижения размерности и отбора информативных показателей (признаков, факторов). Метод главных компонент. Факторный анализ. Многомерное шкалирование. Анализ и визуализация неколичественных данных. Измерительные шкалы. Понятия об интеллектуальном анализе данных и вариативном моделирование. Автоматизация задач математического моделирования сигналов и данных.
|
| 650 |
1 |
0 |
|a Математика высшая
|
| 653 |
|
|
|a электронный ресурс
|
| 653 |
|
|
|a труды учёных ТПУ
|
| 653 |
|
|
|a электронное обучение
|
| 653 |
|
|
|a электронные курсы ТПУ
|
| 653 |
|
|
|a теория вероятностей
|
| 653 |
|
|
|a теория надежности
|
| 653 |
|
|
|a математическая статистика
|
| 653 |
|
|
|a корреляционный анализ
|
| 653 |
|
|
|a аппроксимация
|
| 653 |
|
|
|a спектральный анализ
|
| 653 |
|
|
|a преобразование Фурье
|
| 653 |
|
|
|a дифференциальные уравнения
|
| 653 |
|
|
|a численные методы
|
| 653 |
|
|
|a учебные пособия
|
| 653 |
|
|
|a электронные учебные пособия
|
| 856 |
4 |
|
|u https://design.lms.tpu.ru/course/view.php?id=392
|
