Теория вероятностей и математическая статистика

Лабораторный практикум «Автоматизация производственных процессов: теория и практика решения задач прикладной математики» рассматривает предмет и содержание дисциплины «Прикладная математика», ее основные понятия, определения и положения, основные методы и способы решения прикладных задач сельскохозяйственного производства, для большинства из которых приведены примеры их решения на основе использования табличного процессора MS Excel. Так же имеются упражнения для самостоятельного выполнения. Соответствует актуальным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению подготовки 23.00.00 «Техника и технологии наземного транспорта».

Излагаются теоретические и прикладные аспекты активной параметрической идентификации стохастических линейных нестационарных и нелинейных дискретных и непрерывно-дискретных систем с предварительно выбранной модельной структурой. Рассматривается случай, когда неизвестные параметры входят в уравнения состояния и измерения, в начальные условия и в ковариационные матрицы шумов системы и измерений. Приводится описание разработанного алгоритмического и программного обеспечения, позволяющего решать задачи оптимального оценивания параметров с привлечением прямых и двойственных градиентных процедур планирования эксперимента.

Предназначено для магистрантов факультета прикладной математики и информатики НГТУ, изучающих дисциплины «Математические методы планирования эксперимента» и «Методы активной идентификации динамических систем» по направлениям 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» и 02.04.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» соответственно. Может быть полезно специалистам, научные и профессиональные интересы которых связаны с моделированием динамических систем стохастической природы.

Рассматриваются вопросы, связанные с использованием математических методов как средства познания социальных явлений и изучением связей различного типа между номинальными признаками. Также содержатся материалы для проведения занятий, проверки уровня освоения дисциплины и сформированности необходимых компетенций.

Рассматриваются все основные приемы обработки статистических данных: первичная статистическая обработка, вычисление различных характеристик выборок, проверка гипотез, дисперсионный и корреляционный анализ, обработка и анализ временны́х рядов.

Основная цель книги – дать читателю-гуманитарию базовые представления о методах статистического анализа и вывода. Содержание издания является продолжением материала по математической статистике, изложенного в учебнике А.В. Дятлова и П.Н. Лукичева «Методы математической статистики в социальных науках (описательная статистика)». Приложение содержит статистические таблицы.

В статье рассмотрен анализ статистических характеристик миелиновых волокон глазодвигательного, блокового и отводящего нервов у соболя.

Изучаются асимптотические свойства стационарного распределения процессов обмена на двумерной решетке с фиксированными граничными условиями.

Цель: разработать методику статистического анализа достоверности тестовой формы контроля знаний, отличающуюся от известных подходов наличием правила вычисления критериальных баллов теста по эмпирическим данным экзаменационных оценок. Методы: предложен вероятностно-статистический подход к проверке достоверности теста в виде методики последовательного выборочного анализа, позволяющей выносить суждения на заданном уровне значимости. Результаты: разработана методика оценки достоверности теста, включающая в себя корреляционный анализ результатов тестирования и экзаменационных оценок, проверку гипотезы о виде закона распределения результатов тестирования и построение правила вычисления критериальных баллов на основе эмпирических частот экзаменационных оценок. Практическая значимость: разработанная методика способствует научно обоснованному внедрению тестов в учебный процесс, показано ее успешное применение для оценки достоверности тестов по дисциплине -Методика пре подавания русского языка как иностранного (РКИ)*.

Учебно-методическое пособие подготовлено на кафедре радиофизики физического факультета Воронежского государственного университета.

Научный журнал Сибирского отделения РАН. В журнале публикуются оригинальные статьи и обзоры по следующим разделам: - суперкомпьютерные системы анализа и синтеза изображений (сигналов); - методы и средства искусственного интеллекта в научных исследованиях; - вычислительные сети и системы передачи данных; - автоматизация проектирования в микро- и оптоэлектронике; - микропроцессорные системы реального времени для научных и промышленных применений; - физика твердого тела, оптика и голография в приложениях к компьютерной и измерительной технике; - физические и физико-технические аспекты микро- и оптоэлектроники; - лазерные информационные технологии, элементы и системы. В редакционную коллегию входят признанные специалисты ведущих академических институтов России. Журнал адресован научным работникам, аспирантам, инженерам и студентам, интересующимся результатами фундаментальных и прикладных исследований в области высоких информационных технологий на базе новейших достижений физики, фотохимии, материаловедения, информатики и компьютерной техники. Круг авторов журнала широк: от ведущих научных центров и вузов России до ближнего и дальнего зарубежья. Все без исключения статьи рецензируются. В журнале публикуются оригинальные статьи и обзоры по следующим разделам: * анализ и синтез сигналов и изображений; * системы автоматизации в научных исследованиях и промышленности; * вычислительные и информационно-измерительные системы; * физико-технические основы микро- и оптоэлектроники; * оптические информационные технологии; * моделирование в физико-технических исследованиях; * нанотехнологии в оптике и электронике. Журнал практикует выпуск специализированных номеров. Журнал включен в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов, рекомендованных для публикаций Высшей аттестационной комиссией. Журнал переводит и издает фирма “Аллертон Пресс” (США) под названием “Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing”. Учредителями журнала являются: Сибирское отделение РАН и Институт автоматики и электрометрии СО РАН.