Учебное пособие Воронежского гос. университета, 2006. - 68 с. В
учебном пособии излагается метод парных сравнений, обсуждаются
вопросы, связанные с оценкой компетентности экспертов, описываются
процедуры проверки согласованности их мнений, а также
рассматривается один из возможных вариантов анализа причин
несогласованности точек зрения экспертов. Все теоретические
выкладки иллюстрируются практическими расчетами в MS Excel и
STATISTICA, а для проверки знаний и закрепления навыков приведены
задания и тестовые вопросы для самостоятельной работы.
Тинякова В.И. Математические методы обработки экспертной информации
- формат pdf
- размер 626.23 КБ
- добавлен 19 февраля 2010 г.
Похожие разделы
Смотрите также
Биккин Х.М. Компьютерный анализ данных для менеджеров
- формат pdf
- размер 6.44 МБ
- добавлен 21 сентября 2009 г.
Рассмотрены основные математические модели и методы современного углубленного анализа данных, которые традиционно входят в направление, получившее в литературе название Data Mining. Изложение сопровождается большим числом примеров, позволяющих получить навыки практического применения современных программных пакетов для анализа данных социально-экономического содержания.
Краковский Ю.М., Карнаухова В.К. Методы анализа и обработки данных для мониторинга образовательных услуг
- формат pdf
- размер 1.75 МБ
- добавлен 19 мая 2010 г.
Иркутск: Изд-во Иркут. гос. ун-та, 2006. - 244 с. В монографии изложен разработанный авторами экспертно-стататистический подход для моделирования и мониторинга регионального рынка образовательных услуг. Работа содержит: историю и состояние высшего образования в России и Сибири с учетом наблюдающегося демографического «сжатия»; методы анализа и обработки данных для мониторинга регионального рынка образовательных услуг во взаимодействии с рынком тр...
Крамер Д. Математическая обработка данных в социальных науках: современные методы
- формат pdf
- размер 15.72 МБ
- добавлен 21 января 2010 г.
В пособии американского психолога и математика Д. Крамера рассматриваются методы статистической обработки данных, применяемые в современных социальных исследованиях. Не останавливаясь на базовых понятиях и критериях, известных из любого начального курса статистики, автор пытается доступным языком, без сложных формул и расчетов, объяснить принципы применения факторного и кластерного анализа, линейной и логлинейной регрессии, анализа путей, дисперс...
Крамер Д. Математическая обработка данных в социальных науках: современные методы
- формат djvu
- размер 2.3 МБ
- добавлен 12 декабря 2010 г.
М.: Издательский центр «Академия», 2007. — 288 с. ISBN 978-5-7695-2878-1 В пособии американского психолога и математика Дункана Крамера рассматриваются методы статистической обработки данных, применяемые в современных социальных исследованиях. Не останавливаясь на базовых понятиях и критериях, известных из любого начального курса статистики, автор пытается доступным языком, без сложных формул и расчетов, объяснить принципы применения факторного и...
Крянев А.В. Применение современных методов математической статистики при восстановлении регрессионных зависимостей на ЭВМ
- формат pdf
- размер 3.22 МБ
- добавлен 13 декабря 2009 г.
Учебное пособие основано на материале курса "Математические методы обработки данных", читаемого автором студентам пятого курса. В пособии изложены методы и алгоритмы восстановления регрессионных зависимостей, включая решение задач планирования оптимальных экспериментов. Основная цель пособия – ознакомить читателя с наиболее эффективным и апробированными классичискими и новыми статистическими методами восстановления, научить использовать эти метод...
Курсовая работа - Детерминированные задачи принятия решений
Курсовая работа- формат doc
- размер 381 КБ
- добавлен 23 сентября 2009 г.
Курсовая работа - Детерминированные задачи принятия решений. 2008. - 58 с. Дисциплина: "Имитационное Моделирование Экономических Процессов" (ИМЭП). Содержание: Введение Детерминированные экономико - математические модели и методы факторного анализа Моделирование Детерминизм Требования к моделированию Методы и виды детерминированного факторного анализа Способы измерения влияния факторов в детерминированном анализе Типовые задачи детерминиров...
Марков А.А. Математические методы анализа фрактальных свойств динамики цен фондовых рынков
- формат doc
- размер 2.26 МБ
- добавлен 19 июня 2010 г.
Дисс. на соиск. ученой степени канд. эконом. наук спец-ти 08.00.13 "Математические и инструментальные методы экономики". – Москва, 2010. -168 с. Введение Теоретические аспекты фрактального анализа финансовых временных рядов Гипотеза фрактального рынка Фракталы и их размерность Винеровский процесс и фрактальное броуновское движение Связь показателя Херста Н с персистентностью / антиперсистентностью финансовых временных рядов Фрактально...
Пивоваров Ю.Н., Реннер А.Г., Тарасов В.Н. Методы оперативной обработки статистической информации: Учеб. пособие. Часть 1
- формат pdf
- размер 1.13 МБ
- добавлен 09 мая 2009 г.
Учебное пособие подготовлено на кафедре статистики и ЭММ ОГУ и включает разделы: 1. Статистические методы и модели; 2. Статистическая обработка информации.
Челпанов И.В. (ред.) Робастные методы статистического анализа навигационной информации
- формат pdf
- размер 11.83 МБ
- добавлен 07 декабря 2009 г.
Л.: ЦНИИ "РУМБ", 1985. - 206 с. Дан обзор современного состояния арсенала робастных статистических процедур для анализа данных и обработки сигналов. Содержание: Введение Устойчивость статистических решений в задачах обработки навигационной информации Оценки минимального контраста центра симметричного распределения (M-оценки) Минимальные свойства M-оценок Минимаксное оценивание в некоторых выпуклых классах распределений Минимаксное оценивание с...
Чураков Е.П. Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике
- формат pdf
- размер 5.21 МБ
- добавлен 08 ноября 2009 г.
Учеб. пособие. - Финансы и статистика, 2004. - 242 с. Материал пособия базируется на результатах обработки разнообразной информации, определяющей состояние экономических объектов. Большое внимание уделено различным методам оценивания рефессионных параметров. Известные алгоритмы прогнозирования стохастических рядов, основанные на моделях типа AR, МА, ARMA, AR1MA, обобщаются в форме матрично-векторной модели в терминах стохастического вектора со...