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 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.

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.

В монографии рассматриваются вопросы моделирования процессов оценивания частоты по результатам измерений фаз сигналов одновременно и независимо работающих генераторов инфокоммуникационной системы. Показано применение численно-аналитической модели, позволяющей на первом этапе провести для ряда частных случаев анализ системы с использованием аналитических соотношений. Корректность полученных выражений подтверждается непротиворечивостью с найденными для ряда частных случаев на основе других моделей известными данными. Полученные результаты, в свою очередь, на последующем этапе используются для верификации разработанных программ, позволяющими проводить анализ системы для произвольного сочетания параметров. В рассматриваемой монографии разработанная модель и проведенное с использованием разработанной на ее основе программы позволили оценить эффект уменьшения дисперсии частоты формируемых в инфокоммуникационной системе сигналов. Приведены результаты исследований, позволяющие оценить проявление свойства повышения стабильности формируемых сигналов в зависимости от числа генераторов, входящих в инфокоммуникационную систему. С использованием численного моделирования получена оценка выигрыша в снижении относительной нестабильности частоты сигналов в зависимости от параметров системы, определяющих потенциально достижимое повышение стабильности частоты при различных параметрах инфокоммуникационной системы (числа генераторов и их относительных нестабильностей). Монография предназначена для профессорско-преподавательского состава, аспирантов, студентов вузов, научных и инженерно-технических работников и специалистов в области инфокоммуникационных и радиотехнических систем.

Предлагается новое понимание этноматематики и ее концептуализация. Представлен подробный анализ становления и развития этноматематики как области научных знаний в зарубежной и отечественной науке. Приведены результаты теоретико-методологического исследования: введенные понятия, принципы, методики. Описаны созданные инновации: этноматематический подход, этноматематический компонент, этнометодика обучения математике, задачи с этноматематическим содержанием, этноматематические задачи и др. Материалы книги позволят будущему и действующему учителю математики понять, каковы основные направления реализации этноматематического подхода при решении современных методических проблем. Для научных работников, преподавателей вузов, бакалавров, магистрантов, аспирантов, а также всех специалистов, работающих в области математики и психологии, особо интересующихся вопросами народной математики, этнопедагогики и этнодидактики.

Представлены результаты исследований особенностей применения метода сингулярного спектрального анализа (Singular Spectrum Analysis - SSA) в задачах анализа и прогнозирования временных рядов (ВР). В ходе их проведения были решены следующие задачи: 1) разработка научно обоснованных рекомендаций по выбору параметров метода SSA при анализе и прогнозировании реальных ВР и их экспериментальная апробация на примере реальных геофизических и экономических ВР; 2) разработка алгоритма оценки точности прогнозирования нестационарных ВР методом SSA; 3) получение количественных оценок точности прогнозирования нестационарных ВР, содержащих среднемесячные значения чисел Вольфа, а также часовых значений цен на электроэнергию на оптовом рынке электрической мощности (ОРЭМ). При этом получен ряд новых научных результатов, в том числе предложен научно обоснованный критерий выбора значений параметров метода SSA, обеспечивающий совпадение ВР, восстановленного по рекомендованному набору сингулярных троек, и дискретных значений периодической функции, породивших анализируемый ВР. В задаче анализа ВР вида : 1) обоснована возможность упрощения процедуры разделения ВР на главные компоненты (ГК), соответствующие ВР , , за счет использования зависимости где i - номер сингулярной тройки разложения траекторной матрицы ВР , - размер окна сдвига, - период дискретизации анализируемого ВР: 2) уточнены понятия сильной и слабой разделимостей ВР 3) научно обоснованы рекомендации по выбору размер окна сдвига обеспечивающие наилучшее разделение ВР типов «шум + const», «шум + периодическая составляющая», «шум + тренд» при различных отношениях сигнал/шум; 4) предложен алгоритм исследования точности прогнозирования ВР методом SSA; 5) предложен алгоритм выбора сингулярных троек траекторной матрицы ВР , используемых для прогнозирования значений ВР; 6) получены экспериментальные подтверждения целесообразности использования для краткосрочного прогнозирования нестационарных ВР полинома, аппроксимирующего ВР, восстановленный по набору сгруппированных сингулярных т