SCI Библиотека

Теория физических структур (ТФС) была предложена профессором Ю.И. Кулаковым для классификации законов физики. История возникновения и развития этой теории достаточно подробно изложена в его монографии. Физическая структура представляет собой геометрию одного или двух множеств, метрическая функция которой паре точек сопоставляет число. Ее феноменологическая симметрия по Кулакову означает, что для любой совокупности некоторого конечного числа точек все их взаимные расстояния функционально связаны. Такие геометрии наделены групповой симметрией по Клейну, которая эквивалентна феноменологической симметрии, и многие из них имеют содержательную физическую интерпретацию. Поэтому, прежде всего, они должны быть точно определены и подробно изучены как чисто математические объекты. В данной книге представлены математические основы и полученные к настоящему времени классификационные результаты ТФС. Книга адресована научным сотрудникам и преподавателям, аспирантам и студентам старших курсов, всем тем, чьи интересы лежат в области алгебры, геометрии и теоретической физики, которые хотели бы использовать ТФС в своих исследованиях или внести свой вклад в развитие ее математического аппарата.

В учебном пособии рассмотрены основные статистические методы, используемые в аналитическом приложении Deductor Studio: предобработка и очистка данных, корреляционный анализ, линейная регрессия, декомпозиция временного ряда, логистическая регрессия, факторный анализ, кластеризация, дерево решений. Приведены примеры, позволяющие получить навыки практического применения статистических методов в бизнес-аналитике. Учебное пособие предназначено для проведения практических занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.04.05 – Бизнес-информатика (магистратура), при изучении дисциплины «Статистические методы в бизнес-аналитике», а также аналитиков, занимающихся практическими вопросами статистического анализа информации на основе аналитической платформы Deductor.

В наглядной и доступной форме излагаются современные методы проведения статистического анализа и составления качественных прогнозов по различным показателям деятельности учреждений и органов уголовно-исполнительной системы.

Предназначено для курсантов и слушателей образовательных организаций ФСИН России при изучении учебных дисциплин «Правовая статистика», «Криминология» и др., также может быть полезно практическим работникам, ответственным за сбор и обработку статистических сведений в учреждениях уголовно-исполнительной системы.

Для студентов гуманитарных специальностей, изучающих курсы антропологии, социальной антропологии и курс “Человек и его потребности” и для студентов-историков, изучающих археологию и историю первобытного общества, а также для интересующимися проблемами ан-тропогенеза и места и роли человека в мире.

данных: дискриминантный анализ, факторный анализ, кластерный анализ, иерархический кластерный анализ, метод К-средних, дерево решений. Подробно, вплоть до пошаговых инструкций, описаны способы их решения в статистическом пакте IBM SPSS Statistics 22.

Учебное пособие предназначено для проведения практических занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлениям подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика (бакалавриат) и 38.04.05 Бизнес-информатика (магистратура), а также специалистов, интересующихся методами анализа данных в современных статистических пакетах.

Учебное пособие является единственным пока учебным изданием по дисциплине «Теория выборки и оценка рисков». В пособии систематизирована и представлена в единстве рассредоточенная по многим источникам информация по широкому кругу вопросов теории выборки и анализа рисков. Ориентировано на студентов бакалавриата, проходящих обучение по профилям «Бухгалтерского учета, анализа и аудита», «Статистики», «Мировой экономики», «Математических методов в экономике», «Национальной экономики», направления «Экономика». Пособие может также быть полезным для магистрантов и аспирантов.

В сборник включены задачи и упражнения, которые формируют практические навыки расчета статистических показателей, способность интерпретировать и анализировать данные отечественной статистики, выявлять тенденции изменения демографических, экономических и социальных процессов. Издание предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 38.03.01 «Экономика» и 38.03.02 «Менеджмент» (уровень бакалавриата).

В учебном пособии изложены основные методы анализа данных в статистическом пакте IBM SPSS Statistics 22: подготовка данных для анализа (описательные статистики, создание набора данных, построение частотных распределений, интервальная оценка генеральной средней); статистические гипотезы (t-критерий Стьюдента, критерий Колмогорова–Смирнова, критерий χ2, U-критерий Манна–Уитни, критерий знаковых рангов Вилкоксона, дисперсионный анализ); корреляционный и регрессионный анализ (парная корреляция, парная линейная регрессия, многофакторная регрессия, нелинейная регрессия, логистическая регрессия, временные ряды); классификация и снижение размерности данных (дискриминантный анализ, факторный анализ, иерархический кластерный анализ, метод К-средних, дерево решений). Изложение материала рассмотрено на примерах, позволяющих получить навыки практического применения анализа данных в социально-экономических исследованиях. Учебное пособие предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлениям подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика (бакалавриат) и 38.04.05 Бизнес-информатика (магистратура).

Рассматриваются вопросы выбора решений при наличии нескольких числовых критериев. Излагается оригинальный общий подход к решению многокритериальных задач при наличии количественной информации об отношении предпочтения лица, принимающего решение.

Считаются выполненными четыре аксиомы «разумного» выбора. Вводится понятие кванта информации об отношении предпочтения лица, принимающего решение. Исследуется вопрос сужения множества Парето на основе конечного набора квантов информации. Показывается, что с помощью предлагаемого подхода можно достаточно хорошо аппроксимировать множество выбираемых вариантов многокритериальной задачи. Рассматриваются задачи как с четким, так и нечетким отношением предпочтения. Изучается возможность комбинирования аксиоматического подхода с другими известными методами.

Предназначена всем, кто по роду своей деятельности сталкивается с необходимостью решения многокритериальных задач – исследователям, инженерам-разработчикам, конструкторам, проектировщикам, экономистам-аналитикам и т.п. Может быть использована студентами старших курсов и аспирантами не только математических, но и экономических, а также технических специальностей.

Пособие призвано углубить знания студентов и старшеклассников в области зоологии и экологии позвоночных, при изучении фауны уникального региона - Республики Адыгеи с ее многомерной биотой. Работа содержит описание современных методов исследований позвоночных животных, характеристику типичных представителей основных экосистем, рекомендации по организации и методике проведения зоологических экскурсий, тематику самостоятельных наблюдений.